Boas vindas

Provas Públicas de Dissertação do Mestrado em Engenharia e Ciência de Dados

2023

  

Estudante: Guilherme Carlos Salles

Título da Tese: Autoencoder-based Image Recommendation for Lung Cancer Characterization

Data, Hora e Local: 12 de julho de 2023, às 15:30, na sala B027

Membros do Júri:

Presidente: Professor Doutor Carlos Manuel Milheiro de Oliveira Pinto Soares, Professor Associado da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto,

Arguente: Doutor Ricardo Jorge Terroso de Araújo, Investigador Externo do INESC TEC - Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência,

Orientador: Professor Doutor João Nuno Vinagre Marques da Silva, Professor Auxiliar Convidado da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto.

 

Estudante: João Pedro Gomes Moreira Pêgo

Título da Tese: Time to Degree for Students with Complex Trajectories at U.Porto

Data, Hora e Local: 17 de julho de 2023, às 10:30, na sala B016

Membros do Júri:

Presidente: Professor Doutor João Pedro Carvalho Leal Mendes Moreira, Professor Associado da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto,

Arguente: Professora Doutora Inês de Castro Dutra, Professora Auxiliar da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto

Orientador: Professora Doutora Vera Lucia Miguéis Oliveira e Silva, Professora Associada da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

 

Estudante: Fabiana Rodrigues da Silva

Título da Tese: Federated learning in medical image analysis

Data, Hora e Local: 17 de julho de 2023, às 14:30, na sala B011

Membros do Júri:

Presidente: Professora Doutora Ana Cristina Costa Aguiar, Professora Auxiliar da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto,

Arguente: Professor Doutor José Manuel de Castro Torres, Professor Associado da Universidade Fernando Pessoa,

Orientador: Professor Doutor João Manuel Ribeiro da Silva Tavares, Professor Catedrático da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

 

Estudante: Wagner Luiz da Cunha Ceulin

Título da Tese: Knowledge Elicitation in Deep Learning Models

Data, Hora e Local: 19 de julho de 2023, às 09:00, na sala B016

Membros do Júri:

Presidente: Professor Doutor António Pedro Rodrigues Aguiar, Professor Catedrático da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto,

Arguente: Professor Doutor Carlos Manuel Abreu Gomes Ferreira, Professor Coordenador do Instituto Superior de Engenharia do Porto,

Orientador: Professor Doutor Rui Carlos Camacho de Sousa Ferreira da Silva, Professor Associado da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

Estudante: João Gabriel Luís Patrício

Título da Tese: Anomaly Detection on Multivariate Time-Series from Lithography Equipment using Machine Learning

Data, Hora e Local: 22 de setembro de 2023, às 15:30, na sala B006

Membros do Júri:

Presidente: Professor Doutor João Pedro Carvalho Leal Mendes Moreira, Professor Associado da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto,

Arguente: Professor Doutor Carlos Manuel Abreu Gomes Ferreira, Professor Coordenador do Instituto Superior de Engenharia do Porto,

Orientador: Professor Doutor Ricardo Jorge Teixeira de Sousa, Professor Auxiliar Convidado da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto.

  

Estudante: Danilo Garcia Brandão

Título da Tese: Understanding Urban Mobility Patterns of Mobile Ticketing Users

Data, Hora e Local: 26 de setembro de 2023, às 09:30, na sala B023

Membros do Júri:

Presidente: Professora Doutora Ana Cristina Costa Aguiar, Professora Auxiliar da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto,

Arguente: Professor Doutor Marco António Morais Veloso, Professor Adjunto do Instituto Politécnico de Coimbra,

Orientador: Professora Doutora Maria Teresa Galvão Dias, Professora Associada da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

 

Estudante: Gabriel Copolecchia Carvalhal

Título da Tese: Anomaly Detection on Multivariate Time Series from CNC Machining using Machine Learning techniques

Data, Hora e Local: 26 de setembro de 2023, às 15:30, na sala B009

Membros do Júri:

Presidente: Professor Doutor José Luís Cabral de Moura Borges, Professor Associado da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto,

Arguente: Professor Doutor João Manuel Portela da Gama, Professor Catedrático da Faculdade de Economia da Universidade do Porto,

Orientador: Professor Doutor Ricardo Jorge Teixeira de Sousa, Professor Auxiliar Convidado da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto.

Estudante: André Filipe Vila Chã Afonso

Título da Tese: Learning to detect defects in industrial production lines from a few examples

Data, Hora e Local: 03 de outubro de 2023, às 14:30, na sala B027

Membros do Júri:

Presidente: Professor Doutor António Pedro Rodrigues Aguiar, Professor Catedrático da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto,

Arguente: Doutor João Ribeiro Pinto, Senior Deep Learning Engineer na Bosch Portugal,

Orientador: Professor Doutor Luís Filipe Pinto de Almeida Teixeira, Professor Associado da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

Estudante: Nuno Miguel Ladeiras Beleza de Vasconcelos

Título da Tese: XTadGAN: Generative Adversarial Networks to Detect Extremely Rare Anomalies

Data, Hora e Local: 11 de outubro de 2023, às 14:30, na sala B033

Membros do Júri:

Presidente: Professor Doutor António Pedro Rodrigues Aguiar, Professor Catedrático da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto,

Arguente: Professor Doutor Albert Bifet, Professor Catedrático da Universidade de Waikato,

Orientador:  Professor Doutor Carlos Manuel Milheiro de Oliveira Pinto Soares, Professor Associado da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

 

Estudante: Fábio Ricardo Sousa Fernandes

Título da Tese: AutoFedL - Metalearning to Select the Best Federated Learning Strategy

Data, Hora e Local: 16 de outubro de 2023, às 10:30, na sala B121

Membros do Júri:

Presidente: Professora Doutora Ana Cristina Costa Aguiar, Professora Auxiliar da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto,

Arguente: Doutor Luis Filipe Oliveira Gomes, Doctoral Researcher no GECAD,

Orientador:  Professor Doutor Carlos Manuel Milheiro de Oliveira Pinto Soares, Professor Associado da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

 

Estudante: João Pedro de Bastos Ferreira

Título da Tese: Generation and load forecasting for optimization of battery energy management in the context of a nanogrid

Data, Hora e Local: 18 de outubro de 2023, às 14:30, na sala B021

Membros do Júri:

Presidente: Professor Doutor Carlos Manuel Milheiro de Oliveira Pinto Soares, Professor Associado da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto,

Arguente: Professor Doutor José Henrique de Araújo Silveira de Brito, Professor Adjunto da Escola Superior de Tecnologia - Instituto Politécnico do Cávado e do Ave,

Orientador:  Professor Doutor António José Ramos Silva, Professor Auxiliar da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.