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
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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
Sistema de Rastreamento Visual de Objetos Baseado em Movimentos Oculares Sacádicos Mariella Berger Andrade 09/04/2015 Doutorado em Ciência da Computação
Sistema Siga o Líder para Carros Autônomos Baseado em Redes Neurais Profundas Pré-Treinadas Thómas Jéfferson da Silva Teixeira 15/12/2017 Mestrado em Informática
UMA COMBINAÇÃO DE MÉTODOS DE PONDERAÇÃO PARA MELHORIA DA CLASSIFICAÇÃO DE TEXTOS Frederico Pinto de Souza 06/03/2014 Mestrado em Informática
Uma Estratégia para Moderação de um Grande Conjunto de Comentários de Usuários. Marcos Rodrigues Saúde 29/09/2014 Mestrado em Informática
Um Algoritmo híbrido para identificação de irregularidades na distribuição de energia Letícia Rosetti Margoto 19/06/2008 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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