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Professores do Curso

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Professores
Pesquisadores

Dr. Marco Aurélio Cavalcanti Pacheco

Diretor do Laboratórica de Inteligência Computacional Aplicada ICA da PUC Rio

Doutor em Computer Science – University of London, UL, England.

Professora Ana Carolina

Dra. Ana Carolina Alves Abreu

Engenheira de Petróleo, com mestrado e doutorado em Engenharia Elétrica, na área de Métodos de Apoio à Decisão.

Professora da PUC-Rio e pesquisadora sênior do Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada (ICA PUC-Rio). Atua desde 2009 em projetos de pesquisa e desenvolvimento de modelos computacionais baseados em inteligência artificial aplicados a exploração e produção de petróleo. Professora e coordenadora acadêmica do curso de pós-graduação Business Intelligence Master da PUC-Rio.

Dra. Amanda Lemette

Dra. Amanda Lemette Teixeira Brandão

Engenheira Química, com mestrado e doutorado em Engenharia Química no PEQ/COPPE-UFRJ, na área de Modelagem, Simulação e Otimização. Professora assistente I do departamento de engenharia química e de materiais da PUC-Rio (DEQM). Professora do curso Business Intelligence Master da PUC-Rio.

Desenvolve pesquisa na área de modelagem, simulação e otimização de processos químicos, aplicação de algoritmos estocásticos, planejamento de experimentos, discriminação de modelos e tratamento de dados.

Mrs. Anderson Silva do Nascimento

Mrs. Anderson Silva do Nascimento

Mestre em Informática pela Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (2015), possui pós-graduação em Análise, Projeto e Gerência de Sistemas pela PUC-RJ (2004) e Graduação em Sistemas de Informação pela Universidade do Grande Rio (2000).

É Professor universitário desde 2005, Analista de Sistemas e Consultor na área de Banco de Dados e Business Intelligence (BI). Tem experiência em projetos na área de Sistemas de Informação, com ênfase em Banco de Dados, Business Intelligence, Engenharia de Software e Governança em Tecnologia da Informação.

É conteudista de material didático e palestrante na área de BI. No Ensino Superior atua nas modalidades presencial e a distância (EAD), nos níveis de graduação e pós-graduação.

Ms. Evelyn Batista

Dra. Evelyn Conceição Santos Batista

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro e doutorado concluído em Engenharia Elétrica (Processamento de Sinais, Automação e Robótica) pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Possui mais de 10 anos de experiência em projetos de PD. Atualmente é especialista em Deep Learning e Reinforcement Learning. Tem experiência em desenvolvimento de sistemas de software, utilizando as liguagens C#, Java, Python e as ferramentas MATLAB, Visual Studio, Eclipse e Excel.
Professor Felipe Borges

Ms. Felipe Borges Carvalho

Graduado em Engenharia de Controle e Automação pela PUC-Rio e Mestre em Metrologia e Instrumentação também pela PUC-Rio.

Atua na área de inteligência artificial com foco em algoritmos de otimização e com interesse crescente em análise crítica de dados.

Possui experiência em desenvolvimento de software em diversas linguagens computacionais e atualmente trabalha em projetos de pesquisa nas áreas de processamento de dados, algoritmos de otimização, aprendizado de máquina e em Deep Learning.

Dr. Leonardo Alfredo Forero

Dr. Leonardo Alfredo Forero Mendoza

Possui graduação em engenharia eletrônica – Universidade Pontifícia Bolivariana (2002), mestrado em engenharia de telecomunicações pela Universidade Federal Fluminense (2009) e Doutorado em Engenharia Elétrica pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2013).

Atualmente é pesquisador da Pontifícia Universidade Católica do Rio e professor do BI-Master da PUC-Rio.

Tem experiência na área de inteligência artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: NLP, neural network, glottal, pathology e recognition voice. Possui 8 anos de experiência como supervisor gerente e coordenador em projetos P&D.

Dr. Manoela Rabello Kohler

Dra. Manoela Rabello Kohler

Profissional com mais de 10 anos de experiência como pesquisadora, desenvolvedora e coordenadora de equipes em projetos de Pesquisa e Desenvolvimento.

Especialista em métodos de apoio à decisão. Possui graduação em Engenharia de Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2011), Mestrado em Engenharia Elétrica (linha de pesquisa: Métodos de Apoio à Decisão) na Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2013) e Doutorado em Engenharia Elétrica (linha de pesquisa: Métodos de Apoio à Decisão) na Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2017).

Atualmente é pesquisadora sênior no Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada e professora da PUC-Rio, ministrando aulas no curso de pós-graduação BI-Master (MBA) e cursos de extensão em Inteligência Artificial.

Professor Marco Antonio

Dr. Marco Antonio Guimaraes Dias

Possui graduação em Engenharia Mecânica pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1982) , especialização em Engenharia de Petróleo pela Petrobras (1984), mestrado (1996) e doutorado (2005) na PUC-Rio em Engenharia de Produção pelo Departamento de Engenharia Industrial na área de Finanças e Análise de Investimentos.

Trabalhou por cerca de 34 anos na Petrobras onde chegou ao topo da carreira técnica de consultor (Consultor Master). É professor da PUC-Rio desde 2006, inicialmente em tempo parcial e desde 2017 em tempo integral, onde ministra duas matérias na pós-graduação acadêmica desde 2006. É professor do BI-Master desde 2007, lecionando a disciplina “Apoio à Decisão sob Incertezas” e atualmente leciona “Blockchain e Criptomoedas”.

Autor de dois livros e inúmeros artigos, atua principalmente nos seguintes temas: análise de investimentos sob incertezas, opções reais, blockchain & criptomoedas, teoria dos jogos, teoria de leilões, jogos de opções reais e valor da informação em exploração e produção de petróleo.

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