Antonio Carlos Gay Thomé

Full Professor at the Department of Informatics and Applied Mathematics - DIMAp at the Federal University of Rio Grande do Norte - UFRN (retired in March 2022). Graduated in Electronic Engineering from Instituto Militar de Engenharia - IME (1979), with a Master's Degree in Systems and Computing from Instituto Militar de Engenharia - IME (1988), PhD in Computer Engineering from Purdue University - West Lafayette - USA (1993) and Postgraduate -Doctorate, (2012-2013), held at the Federal University of Rio Grande do Norte - UFRN. It also has Post-Graduate courses in Business Management and Systems Analysis in Brasília/DF and Technical Visit for the period of 30 to Prof. David W. Jacobs at the Department of Computer Science and UMIACS, University of Maryland. Academic and research experience in the areas of Electronic Engineering and Computer Science, with emphasis on Artificial Intelligence and Signal Processing, working mainly on the following topics: architectures for deep learning, neural networks, machine learning, pattern recognition in digital images, voice recognition and computer vision. He was Professor and Coordinator of the Undergraduate Course at the Department of Computer Science at UFRJ from 1996 to 2014. He was Deputy Head of DIMAP/UFRN from 2014 to 2017 and Head of DIMAP from 2017 to 2020.

Professor Titular do Departamento de Informática e Matemática Aplicada - DIMAp da Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN (aposentado em março de 2022). Graduado em Engenharia Eletrônica pelo Instituto Militar de Engenharia - IME (1979), com Mestrado em Sistemas e Computação pelo Instituto Militar de Engenharia - IME (1988), Doutorado em Engenharia de Computação pela Purdue University - West Lafayette - USA (1993) e Pós-Doutorado, 2012-2013, realizado na Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN. Possui também, cursos de Pós-Graduação em Gestão Empresarial e em Análise de Sistemas em Brasília/DF e Visita Técnica pelo período de 30 dias ao Prof David W. Jacobs do Department of Computer Science and UMIACS, University of Maryland. Experiência acadêmica e de pesquisa nas áreas de Engenharia Eletrônica e Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial e Processamento de Sinais, atuando principalmente nos seguintes temas: arquiteturas para deep learnig, redes neurais, aprendizado de máquina, reconhecimento de padrões em imagens digitais, reconhecimento de voz e visão computacional. Foi Professor e Coordenador do Curso de Graduação do Departamento de Ciência da Computação da UFRJ no período de 1996 a 2014. Foi Vice-Chefe do DIMAP/UFRN de 2014 a 2017 e Chefe do DIMAP no período de 2017 a 2020.