Pavic-Lab – Pesquisa e Treinamento em Visão e Inteligência Computacional

O projeto de P&D PAVIC-Lab, projeto de cooperação técnico-científica, tem como objetivo formar recursos humanos com habilidade para aplicar/desenvolver as mais modernas técnicas e ferramentas de softwares de Visão e Inteligência Computacional, por meio da realização de pesquisas científicas e treinamentos em tecnologias na área do projeto.

Modalidade:

Presencial

Carga horária:

300 horas

3ª Turma – Início do Treinamento:

Previsão: 24/07/2024

3ª Turma – Término do Treinamento:

Previsão: 27/01/2025

Vagas para Treinamento

Bolsas de mestrado

Bolsas de graduação

Disciplinas

Módulo 1 – Visão Computacional

100h

Fundamentos de Processamento Digital de Imagens

30h

Tópicos de Visão Computacional

30h

Aplicações de Processamento de Imagens com Deep Learning

40h

Módulo 02 – Programação Paralela

40h

Introdução à Inteligência Computacional

20h

Programação em CUDA

20h

Módulo 03 – Aprendizado de Máquina

160h

Probabilidade e Estatística

40h

Machine Learning

60h

Deep Learning

60h

Carga horária total

300h

Equipe Técnica

Coordenadora Geral

Profª. Drª. Ana Beatriz Alvarez Mamani Doutora em Eng. Elétrica pela UNICAMP

Pesquisador-Pleno:

Apoio Téc-Administrativo:

Pesquisadores-Mestrado:

Clécio Elias Silva e Silva
Cristopher Alexander Ochoa Villanueva
Gustavo de Souza Ferreti
Josué Aírton López Cabrejos
Lucas Hildelbrano Costa Carvalho
Quefren Oliveira Leher

Pesquisadores Graduação:

Gabriel de Lima Martins
Ian Oliveira Teixeira
João Marcos Ribeiro Bento
John Pablo Silva Rocha
Juan Victor Ferreira de Souza
Julio Sousa Martins
Kennedy Costa e Costa
Vinicius de Moraes Rocha

Depoimentos

O projeto PAVIC-Lab contribui de maneira muito significativa para a minha formação acadêmica e profissional. Como pesquisador bolsista de graduação e mestrado pude aprender, através do projeto, como fazer pesquisa científica na área de Visão e Inteligência Computacional, que tem se mostrado importante em diversas aplicações práticas. A estrutura do laboratório e as orientações recebidas no projeto foram essenciais para que eu aperfeiçoasse não só meus conhecimentos de programação, como também minhas habilidades de comunicação, pesquisa e escrita científica, além de dar suporte à publicação de artigos e apresentação em eventos científicos.

Eder Santos – Pesquisador

O PAVIC-LAB ampliou minha visão do mundo acadêmico e me proporcionou várias experiências, consegui publicar artigos, viajar para conferências, trabalhar com integrantes de instituições internacionais, participar do treinamento técnico de visão e inteligência computacional, além de conhecer diversas práticas da pesquisa, e todas essas experiências me ajudaram a evoluir como profissional e pesquisadora.

Emili Silva Bezerra – Pesquisadora

O projeto de P&D PAVIC tem me proporcionado um grande aprendizado na área de Visão e Inteligência Computacional. As aulas, ministradas por professores qualificados, trouxeram bastante clareza, permitindo uma melhor compreensão da minha linha de pesquisa a ser desenvolvida e agregando ao meu conhecimento profissional habilidades práticas e aplicáveis ao mercado de trabalho.

Quefren Oliveira – Pesquisadora

Participar do Pavic-Lab e do programa PWR2Learn Motorola tem sido uma experiência verdadeiramente enriquecedora. Agradeço imensamente por essa oportunidade que tem sido fundamental para o meu crescimento acadêmico e profissional. Dentro do projeto, conto com a colaboração de diversos pesquisadores, o que tem possibilitado uma troca constante de conhecimento e uma evolução significativa no meu aprendizado em computação, visão computacional e inteligência artificial. Estou extremamente grato por essa jornada durante a graduação, que tem sido uma fonte constante de aprendizado e aprimoramento.

Clécio Elias Silva e Silva – Pesquisador

Gostaria de expressar minha profunda gratidão ao Pavic-Lab e ao programa PWR2Learn Motorola pela incrível oportunidade de contribuir com a comunidade e expandir meus conhecimentos em visão computacional e inteligência artificial. Esta experiência tem sido extremamente enriquecedora, que me proporciona um ambiente colaborativo e inovador que não só aprimora minhas habilidades técnicas, mas também abre novas perspectivas para o meu desenvolvimento profissional. Estou ansioso para continuar aprendendo e crescendo, e espero que essa jornada seja tão frutífera quanto tem sido até agora.

Jonatan Fragoso -Pesquisador

Principais Publicações e Participação de Eventos

EVENTO: ICIVC 2024 – 2024 the 9th International Conference on Image, Vision and Computing. Apresentado dia 16/07/2024. TEMA: Occluded Image Reconstruction under Single Sample Condition Using Diffusion Models Aiming Facial Recognition. Publicado no dia 20/01/2025.

EVENTO: ICIVC 2024 – 2024 the 9th International Conference on Image, Vision and Computing. Apresentado dia 16/07/2024. TEMA: DDPM-based inpainting for ghosting artifact removal in high dynamic range image reconstruction. Publicado no dia 20/01/2025.

REVISTA: Interfases (ISSN: 1993-4912). Publicado no dia 26/12/2024. TEMA: Deep Generative AI Based on Denoising Diffusion Probabilistic Models for Applications in Image Processing.

JOURNAL: IEEE Access (ISSN: 2169-3536). Publicado no dia 14/02/2025. TEMA: Denoising Diffusion Probabilistic Models for Cloud Removal and Land Surface Temperature Retrieval From a Single Sample.

JOURNAL: Sensors (ISSN: 1424-8220). Publicado no dia 28/02/2025. TEMA: An Efficient and Low-Complexity Transformer-Based Deep Learning Framework for High-Dynamic-Range Image Reconstruction.

JOURNAL: Applied Sciences (ISSN: 2076-3417). Publicado no dia 14/03/2025. TEMA: Performance Evaluation of YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, and YOLOv11 for Stamp Detection in Scanned Documents.

JOURNAL: Applied Sciences (ISSN: 2076-3417). Publicado no dia 14/03/2025. TEMA: Comparative Performance of YOLOv8, YOLOv9, YOLOv10, and YOLOv11 for Layout Analysis of Historical Documents Images.

Projeto Incentivado pela Lei de Informática nº 8.248/1991 e 8.387/1991, regulamentada pelos Decretos 10.521/2020, 10.356/2020.

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