Palestrantes
Dr. Filipe Matias
Líder em Fenômica e Ambiêntômica na Syngenta Seeds LATAM. Ele tem Ph.D. em Genética e Melhoramento de Plantas com experiência trabalhando com milho, gramíneas tropicais, batata e trigo em diferentes instituições ao redor do mundo (Brasil, Portugal e EUA). Seus interesses são comunicação científica, genética quantitativa, seleção genômica, GWAS, fenômica, fenotipagem de alto rendimento, sensoriamento remoto, análise de imagens, ferramentas de código aberto e R.
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Dr. Parag Bhatt
Instrutor em ciência de dados no Centro de Ciência de Dados e Laboratório de Pesquisa e Divulgação Educacional do Donald Danforth Plant Science Center em Saint Louis, Missouri, EUA. Dr. Bhatt tem produzido e executado Workshops de desenvolvimento profissional em fenotipagem de plantas e gerenciamento de grandes volumes de dados. Ele tem larga experiência em ensino em cursos na área biológica localmente em universidades públicas e privadas, além de orientar e supervisionar estudantes de graduação, pesquisadores e assistentes de laboratório de diversas origens sub representadas. Dr. Bhatt é o instrutor líder de cursos preparatórios para carreira de fenotipagem de plantas, utilizando como ferramenta o PlantCV (Plant Computational Vision), plataforma de fenotipagem por imagens com base em visão computacional. Ele também contribui e mantém o PlantCV como membro do grupo do Dr. Noah Fahlgren, desenvolvedor da plataforma.
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Dr. David Mojaravscki
Líder em Inteligência Artificial na Syngenta Seeds LATAM. Ele é doutorando em Engenharia Agrícola com vasta experiência na aplicação de inteligência Artificial na indústria, como Dell e HP. Seus interesses são visão computacional, sensoriamento remoto, Deep learning, Machine learning, espectroscopia, imagem hiperespectral, imagem termal, Colorimetria e agricultura digital.
Linkedin: linkedin.com/in/mojaravscki/
Dr. Lucio Andre de Castro Jorge
Pesquisador na Embrapa Instrumentação desde 1990. Experiência com sensores multi e hiperespectrais na fenotipagem de plantas com desenvolvimento de equipamentos embarcados para análise em campo. Experência em diversos projetos aplicados na Agricultura, Agricultura de Precisão, Geoprocessamento, Monitoramento agrícola, sensoriamento remoto, estudo de raízes, folhas, doenças e deficiencias de plantas, desenvolvimento de VANT (veículo aéreo não tripulado) ou drones para uso agrícola.
Dr. Edson Takashi Matsubara
Professor da Faculdade de Computação (FACOM) da UFMS, bolsista em Produtividade CNPq 2, tem mestrado e doutorado em aprendizado de máquina pela USP, com doutorado sandwich na Universidade de Bristol - Reino Unido. Tem ampla experiência em pesquisa em aprendizado de máquina com mais 20 anos de experiência em Inteligência Artificial. Fundador e coordenador do Laboratório de Inteligência Artificial (LIA) da UFMS FACOM. Atua em fundamentos em aprendizado de máquina com aplicações em processamento de linguagem natural, imagens, sensoriamento remoto e séries temporais.