Minicursos Confirmados

I Escola Regional de Alto Desempenho Norte 2

Introdução a Paralelização de Aplicações usando OpenMP
Calebe Bianchini: É doutor pela Escola Politécnica da USP, com mestrado e graduação em Ciência da Computação pela UFSCar. Realizou seu Pós-doutorado no Núcleo de Computação Científica, na UNESP, explorando paralelismo de diversos níveis (e.g. SIMD, threads, tasks) em simuladores para a física de altas energias, com parceria com o Fermilab e o CERN. Possui experiência em processamento paralelo e distribuído de alto desempenho e em engenharia de software. É professor adjunto na Universidade Presbiteriana Mackenzie, em São Paulo, e participa ativamente da comunidade de Arquitetura de Computadores e Processamento de Alto Desempenho no Brasil, sendo um dos organizadores das competições da área: Desafio de Programação Paralela, do ERAD-SP, e da Maratona de Programação Paralela, do SBAC/WSCAD.

Pedro Silva: Tem mais de 10 anos de experiência nas áreas de processamento de dados e sistemas distribuídos, na academia e na indústria. Seu trabalho mais recente se concentra na engenharia de dados e benchmarking, mas também tem trabalhado com estratégias de gerenciamento de recursos no contexto de sistemas distribuídos e com desenvolvimento de software. Entre 2020 e 2021, trabalhou como pesquisador no Hasso Plattner Institut (HPI), Alemanha, visando principalmente o benchmarking e o processamento de fluxos de trabalho gráfico. Entre 2018 e dezembro de 2019, laborou como pesquisador na Inria de Rennes, França, e se concentrou em metodologias de benchmarking e ferramentas relacionadas a aplicações de processamento de fluxos executados em Edge/Fog e Cloud computing. Recebeu seu PhD da École Normale Supérieur de Lyon, França, em dezembro de 2017 e o principal tópico de sua tese foi a gestão de recursos em ambientes de Cloud.

I Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial Norte 2

Luciano Martins: Carla Possui graduação em Ciências da Computação pela Universidade da Amazônia (2003), atualmente está cursando o mestrado em Ciências da Computação na Universidade de Campinas. Luciano tem habilidades em Red Hat Linux, Aglomerado de Máquinas, Virtualização, Computação em Nuvem, Centros de dados de Alta disponibilidade, entre outras. Tem uma longa experiência no mercado de trabalho pasando por IBM (4 anos), Oracle (4 anos), Amazon (2 anos) e hoje em dia labora como especialista em aprendizado de máquina na Google.

Ricardo Ribeiro Gudwin: é professor associado no Departamento de Engenharia de Computação e Automação Industrial, da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, da Universidade Estadual de Campinas - DCA/FEEC/UNICAMP. Obteve sua graduação em Engenharia Elétrica (1989), Mestrado em Engenharia Elétrica (1992), Doutorado em Engenharia Elétrica (1996), e Livre Docência em Engenharia de Computação (2003), todos os títulos pela FEEC/UNICAMP. Atua na área de sistemas inteligentes, tendo apresentado contribuições nas áreas de sistemas e lógica fuzzy, redes neurais e sistemas evolutivos. Entre 1995 e 2005 estudou profundamente o relacionamento entre a semiótica e sistemas inteligentes, semiótica computacional e síntese semiótica, agentes inteligentes e a simulação de agentes inteligentes em ambientes de realidade virtual. Mais recentemente tem trabalhado nas áreas de Arquiteturas Cognitivas, Sistemas Cognitivos, Cognição Artificial e na fronteira entre Semiótica e Ciência Cognitiva.