

Professores
Nossos professores e monitores se distinguem por serem especialistas em suas áreas de atuação. Com sólida experiência profissional e intensa atividade de pesquisa e consultoria, os professores do ICA contribuem para que as empresas façam escolhas certas, impactando diretamente os resultados da organização.

e é Professor da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro desde 1977Suas áreas de interesse de pesquisa incluem: Inteligência Computacional, Métodos de Apoio à Decisão, Nanotecnologia Computacional Inteligente e Evolvable Hardware. Propôs a Área de Concentração em Nanotecnologia, criada em 2007 no Programa de Pós-Graduação do Departamento de Engenharia Elétrica da PUC-Rio e, junto com pesquisadores do CTC da PUC-Rio, liderou a criação do primeiro programa de Engenharia em Nanotecnologia da América Latina. Já ganhou quatro Prêmios Petrobras de Tecnologia.e um Prêmio Santander Universidades - Ciência e Inovação. Desde 1992, é diretor do Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada. Em 2007, criou a primeira pós-graduação lato sensu em Business Intelligence no Brasil.

e também como pesquisadora sênior da PUC-Rio em projetos de P&D que aplicam IA a exploração e produção de petróleo.

Possui mais de 5 anos de experiência em projetos de P&D. Atua como pesquisadora e desenvolvedora no ICA (PUC-Rio), especialista em Deep Learning e Reinforcement Learning.

e professora de Python do BI MASTER. Amanda desenvolve pesquisa na área de simulação e otimização via programação em Python e simuladores de processos.

processos ETL, modelagem multidimensional, Data Warehouse e ferramentas de análise e visualização de dados

ICA da PUC-Rio com mais de 8 anos de experiência em projetos de P&D na área de Oléo & Gás.

como coordenadora e pesquisadora sênior em aplicações de IA no setor de O&G.

Atua em projetos de pesquisa e desenvolvimento em inteligência artificial aplicando técnicas de machine learning e de aprendizado profundo em projetos no ICA. No BI-Master é professor e colaborador nas disciplinas de Otimização por algoritmos genéticos, Localização e uso da informação e Apoio à decisão sob incerteza.

em projetos de P&D nas áreas de Petróleo e Gás, Biometría, e Sensoriamento Remoto.

especialista em NLP, Deep learning detecção de anomalias. Pesquisador Sênior PUC-Rio, professor Adjunto UERJ, e Doutor em Engenharia Elétrica pela PUC-Rio

com mais de 8 anos de experiência em projetos de P&D na área Visão Computacional e Processamento de Linguagem Natural aplicado na área de Oléo & Gás