Jorge Juan ZAVALETA GAVIDIA

Doutorado em Engenharia e Sistemas de Computação (área de Inteligência Artificial) pelo PESC/COPPE da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Mestrado em Ciência de Computação pelo Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). Licenciatura em Matemática e Bacharelado em Ciências Físicas e Matemáticas pela Universidad Nacional de Trujillo (Perú). Pós-doutorado no Instituto de Computação do Programa de Pós-Graduação em Informática da Universidade Federal do Rio de Janeiro no projeto CAPES-TecnoDigital no tema de Métodos de Machine Learning para detecção de Fake-News em Redes Sociais. Pesquisador CAPES-COVID em Telessaúde na Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ). Atua principalmente nos seguintes temas: Inteligência Artificial, Ciência de Dados, Machine Learning, Neurociência computacional (rastreio, avaliação e intervenção), Inteligência Computacional (lógica fuzzy, redes neurais e algoritmos genéticos), Programação Orientada a Objetos, Programação Funcional, Linguagem Java, R e Python para Ciência de Dados, Sistemas Especialistas, Estratégias de Ensino Usando Computador, Jogos por computador. Matemática aplicada e computacional. Dislexia computadorizada (rastreio, avaliação e intervenção). Programação para dispositivos móveis e Governança em tecnologia da informação.

PhD in Engineering and Computer Systems (artificial intelligence area) by PESC/COPPE at the Federal University of Rio de Janeiro (UFRJ). Master in Computer Science from the Institute of Informatics of the Federal University of Rio Grande do Sul (UFRGS). Degree in Mathematics and Bachelor's Degree in Physical Sciences and Mathematics from the Universidad Nacional de Trujillo (Perú). Postdoctoral fellow at the Institute of Computing of the Graduate Program in Informatics at the Federal University of Rio de Janeiro in the CAPES-TecnoDigital project on the subject of Machine Learning Methods for detecting Fake-News in Social Networks. CAPES-COVID Researcher in Telehealth at the State University of Rio de Janeiro (UERJ). He works mainly on the following topics: Artificial Intelligence, Data Science, Machine Learning, Computational Neuroscience (screening, evaluation and intervention), Computational Intelligence (fuzzy logic, neural networks and genetic algorithms), Object-Oriented Programming, Functional Programming, Java Language, R and Python for Data Science, Expert Systems, Teaching Strategies Using Computer, Computer Games. Applied and computational mathematics. Computerized dyslexia (screening, assessment and intervention). Programming for mobile devices and Governance in information technology.