Jarley Palmeira Nóbrega

Jarley Palmeira Nóbrega é Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande (1993), Especialista em Sistemas de Informação e Redes pela Universidade Federal da Paraíba (2003), Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (2008) e Doutor em Ciência da Computação pelo Centro de Informática da UFPE (2015). Atualmente é Analista em C&T do Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI), com lotação no Centro de Tecnologias Estratégicas do Nordeste (CETENE), onde exerce a coordenação do Laboratório de Computação Científica - LACC. Atuou como professor de graduação em Ciência da Computação, lecionando disciplinas de Inteligência Artificial, Mineração de Dados e Programação Funcional. Revisor dos periódicos IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics:Systems e Knowledge-Based Systems. Seus interesses de pesquisa incluem técnicas de aprendizagem de máquina, aplicações de deep learning para séries temporais, extração de características e métodos de redução de dimensionalidade. Atualmente estuda aspectos relacionados a previsão de séries temporais através da aplicação de técnicas de aprendizagem sequencial.

Jarley Palmeira Nóbrega é Bacharel em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Campina Grande (1993), Especialista em Sistemas de Informação e Redes pela Universidade Federal da Paraíba (2003), Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (2008) e Doutor em Ciência da Computação pelo Centro de Informática da UFPE (2015). Atualmente é Analista em C&T do Ministério da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (MCTIC), com lotação no Centro de Tecnologias Estratégicas do Nordeste (CETENE), e professor do Bacharelado em Ciência da Computação da Faculdade Nova Roma. Revisor dos periódicos IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics:Systems e Knowledge-Based Systems. Seus interesses de pesquisa incluem técnicas de aprendizagem de máquina, aplicações de deep learning para séries temporais, extração de características e métodos de redução de dimensionalidade. Atualmente estuda aspectos relacionados a previsão de séries temporais através da aplicação de técnicas de aprendizagem sequencial.