Claudine Santos Badue Gonçalves

Título: D.Sc (UFMG, Brasil, 2007)
Página pessoal: http://www.lcad.inf.ufes.br/~claudine
Grupos e núcleos de pesquisa: CNPq
Curriculum: Lattes
Contato

Participação em projetos:

Títuloordem decrescente Data de início Prazo (meses) Participação no projeto
Análise de Imagens Médicas Usando Aprendizado Profundo 10/04/2019 48 Coordenador
Análise de Imagens Médicas Usando Aprendizado Profundo 10/04/2019 48 Coordenador
Carros Autônomos SAE Nível 5 01/01/2019 36 Vice-Coordenador
Classificação Automática em CNAE-Fiscal 01/01/2007 36 Pesquisador
Cognição Espacial e Visual em Robôs Autônomos 05/05/2016 36 Pesquisador

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Participação em bancas:

Títuloordem decrescente Nome Data de defesa Curso
Métodos Multiescala Para as Equações de Euler Compressíveis Ramoni Zancanela Sedano Azevedo 31/03/2016 Mestrado em Informática
Multi-Criteria Decision Making With Heterogeneous Information and Criteria Interaction in Dynamic Environments. Rodolfo Lourenzutti Torres de Oliveira 17/06/2016 Doutorado em Ciência da Computação
NOVEL TECHNIQUES FOR MAPPING AND LOCALIZATION OF SELF DRIVING CARS USING GRID MAPS Filipe Wall Mutz 02/09/2019 Doutorado em Ciência da Computação
Planejamento de Movimento para Veículos Convencionais Usando Rapidly - Exploring Random Tree Rômulo Ramos Radaelli 26/08/2013 Mestrado em Informática
Preditor de alto desempenho para retornos de ações baseado em redes neurais sem peso. Andre Gustavo Coelho de Almeida 30/08/2011 Mestrado em Informática

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Disciplinas ministradas:

Semestreordem decrescente Código Nome Carga horária Curso
2020/1 PINF-7010 Estudo Dirigido: Modelos computacionais para Peer-Review em atividades de ensino 90 Doutorado em Ciência da Computação
2020/1 PINF-7010 Estudo Dirigido: Modelos computacionais para Peer-Review em atividades de ensino 90 Doutorado em Ciência da Computação
2020/1 PINF-7010 Estudo Dirigido: Planejamento de caminho a partir de malhas viárias representadas em grafos 90 Doutorado em Ciência da Computação
2020/1 PINF-6010 Estudo Dirigido: Planejamento de caminho em tempo real baseado em imagens usando redes neurais profundas 90 Mestrado em Informática
2020/1 PINF-6010 Estudo Dirigido: Estudo de técnicas de Deep Learning aplicadas 90 Mestrado em Informática

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Alunos orientados:

Nome Títuloordem decrescente Data de defesa Papel Tipo
Vinícius Brito Cardoso A Model-Predictive Motion Planner for the IARA Autonomous Car 23/11/2017 Co-orientador Dissertação de mestrado acadêmico
Rânik Guidolini A NEURAL-BASED MODEL PREDICTIVE CONTROL TO TACKLE STEERING DELAY OF THE IARA AUTONOMOUS CAR 04/09/2017 Orientador Dissertação de mestrado acadêmico
Luan Ferreira Reis de Jesus A SIMPLE YET EFFECTIVE MOVING OBJECT TRACKING AND HANDLING TECHNIQUE FOR SELF-DRIVING CARS 27/12/2018 Orientador Dissertação de mestrado acadêmico
Vicente Bissoli Sessa Avaliação de Estratégias para Recuperação de Fontes e Identificação de Passagens em Sistemas de Detecção de Plágio. 22/10/2015 Orientador Dissertação de mestrado acadêmico
Eduardo Max Amaro Amaral Detecção e Rastreamento de Veículos em Movimento para Automóveis Robóticos Autônomos 27/02/2015 Co-orientador Dissertação de mestrado acadêmico

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