Daniel Nobre Pinheiro

Graduated in Science and Technology from the Federal University of Rio Grande do Norte (2012), graduated in Computer Engineering from the Federal University of Rio Grande do Norte (2014), master's degree in the Graduate Program in Electrical and Computer Engineering from the Federal University of Rio Grande do Norte (2016) and PhD in the Graduate Program in Electrical and Computer Engineering at the Federal University of Rio Grande do Norte (2020). Has experience in the areas of Computer Engineering and Computer Science, working on the topics: Artificial Intelligence, High Performance Computing, Artificial Neural Networks, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Clusterig, Big Data, K-Means and related problems, and 4D Seismic.Has professional experience with Agile Methodology.

Possui graduação em Ciência e Tecnologia pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2012), graduação em Engenharia da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2014), mestrado em Programa de Pós-gradaduação em Engenharia Elétrica e de Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2016) e doutorado em Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e de Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (2020). Tem experiência nas áreas de Engenharia de Computação e Ciência da Computação, atuando nos temas: Inteligência Artificial, Computação de Alto Desempenho, Redes Neurais Artificiais, Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não-Supervisionado, Clusterig, Big Data, K-Means e problemas correlatos, e Sísmica 4D. Possui experiência profissional com Metodologia Ágil.