Daniel Louzada Fernandes

Doutorando em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Viçosa (UFV) na linha de pesquisa de Otimização e Inteligência Computacional. Mestre em Ciência da Computação também pela UFV, 2017. Bacharel em Sistemas de Informação pela Faculdade do Espírito Santo (UNES/MULTIVIX), 2014. Tem experiência na área de Docência Superior e Ciência da Computação, com ênfase em Mineração de Dados, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo. Tem interesse em pesquisas relacionadas à Informática na Saúde; Visão e Linguística Computacional; Ciência e Visualização de Dados; e Justiça, Transparência, Viés e Explicabilidade em Inteligência Artificial. Atualmente, estuda e desenvolve pesquisas sobre modelos Image-to-Text e Text-to-Image, atuando no problema de Legendagem de Imagens para Deficientes Visuais com ênfase em características relevantes e na análise da qualidade dos resultados gerados pelos modelos Text-to-Image com foco nas questões éticas relacionadas ao uso dos mesmos. É Professor Substituto do Departamento de Informática (DPI) da UFV e integra o laboratório de pesquisa MaVILab (Machine Vision and Intelligence Laboratory - https://mavilab-ufv.github.io/). Além disso, é colaborador em pesquisas que envolvem a aplicação de técnicas de Aprendizado de Máquina na Saúde, principalmente na área de Epidemiologia e Saúde Pública, com o Departamento de Nutrição e Saúde (DNS) e o Departamento de Medicina e Enfermagem (DEM) da UFV e também faz parte da equipe de pesquisadores do BraiNNIAC (rede interdisciplinar de pesquisa dedicada à investigação científica e o desenvolvimento de atividades de ensino e extensão nas áreas de Neurociências, Nanotecnologia, Inteligência Artificial e Cognição - https://brainniac.ufv.br/).

Has experience in