Elaine Cecília Gatto

Em 2001 iniciei minha carreira como Professora de Informática e Computação ministrando aulas em cursos profissionalizantes. De 2009 a 2018 atuei no Ensino Superior como Docente e Coordenadora de cursos de Graduação, e Pós Graduação Lato Sensu, onde pude trabalhar com ensino, pesquisa, extensão e inovação. Ministrei palestras na Campus Party Brasil, Fórum Internacional de Software Livre, She?s Tech Conference, The Developers Conference, entre outros eventos. Desde 2018 estou estudando Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina. Em 2019 iniciei meu Doutorado nesta área, trabalhando mais especificamente com Classificação Multirrótulo, tendo publicado e apresentado um artigo científico em evento internacional. Em agosto de 2020 fui eleita Representante Discente do Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação da UFSCar Campus São Carlos e devo permancer neste cargo até agosto de 2022. Desde 2016 venho escrevendo artigos técnicos nas plataformas Embarcados, LinkedIn e mais recentemente no Rpubs e Prensa. Meu objetivo ao terminar o Doutorado é trabalhar na área de Aprendizado de Máquina em empresas onde eu possa usar, e explorar, tudo o que aprendi ao longo de todos estes anos, e que também me permita contribuir para a melhoria de vida das pessoas e da sociedade.

I work as a Teach of Informatics and Computing since 2001, attending in a special way in the Elderly and "Concurseiros". Since 2009 I have been working as a Profesor in Higher Education in several undergraduate and graduate Lato Sensu courses. I taught several subjects where I teach students to develop platforms and computer systems. I supervised many academic works, developed countless materials, worked with research, teaching, extension, and innovation. I also gave lectures at various events. More recently I have been offering services in the area of technology such as systems development, training, consulting, mentoring, etc. At the moment, I am studying Artificial Intelligence and doing a Ph.D. in the area of Machine Learning, specifically multi-label classification.