João Gama

Investigador Coordenador

João Gama é Professor Catedrático da Faculdade de Economia da Universidade do Porto. É investigador e vice-diretor do LIAAD, INESC TEC. Concluiu o doutoramento na Universidade do Porto, em 2000. É Fellow do IEEE e EurIA Fellow. Trabalhou em vários projetos nacionais e europeus sobre sistemas de aprendizagem incremental e adaptativo, descoberta de conhecimento em tempo real, e aprendizagem de dados massivos e estruturados. Foi PC chair no ECML2005, DS2009, ADMA2009, IDA '2011 e ECMLPKDD'2015 e ECMLPKDD 2025. Foi track chair ACM SAC de 2007 a 2018. Organizou uma série de Workshops sobre Descoberta de Conhecimento de fluxos de dados no ECMLPKDD, ICML, e no ACM SIGKDD. É autor de vários livros em Data Mining e autoria de uma monografia sobre Descoberta de Conhecimento a partir de fluxos de Dados. É autor de mais de 250 papéis peer-reviewed em áreas relacionadas com a aprendizagem automática, aprendizagem de dados em tempo real e fluxos de dados. É membro do conselho editorial de revistas internacionais ML, DMKD, TKDE, IDA, NGC e KAIS. Supervisionou mais de 15 estudantes de doutoramento e 50 alunos de mestrado.

Domínios

Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão Inteligência Artificial

Projetos

HfPT

T4CDTKC

Este projeto tem como objetivo delinear um programa formativo inovador orientado ao desenvolvimento de competências em torno das temáticas inerentes à indústria i4.0. Neste âmbito, é definida a estrutura do programa, a produção dos conteúdos temáticos a serem explorados tendo por base a metodologia pedagógica adoptada. É explorada uma metodologia de ensino-aprendizagem centrada numa plataforma online tendo como elemento central uma coleção de vídeos complementados por um conjunto de ‘handouts’ que organizam o conjunto de mensagens chave e ‘take-ways’ associados a cada módulo.

Training 4 Cotec, Digital Transformation Knowledge Challenge - Elaboração de Programa de Formação “CONHECER E COMPREENDER O DESAFIO DAS TECNOLOGIAS DE TRANSFORMAÇÃO DIGITAL”

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Publicações

Progress in Artificial Intelligence

Oliveira, E;Gama, J;Vale, Z;Lopes Cardoso, H;

2017

Lecture Notes in Computer Science

Deep Neural Network Model Compression and Signal Processing

Ukil, A;Majumdar, A;Jara, AJ;Gama, J;

2024

IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, ICASSP 2024 - Workshops, Seoul, Republic of Korea, April 14-19, 2024

AI's effect on innovation capacity in the context of industry 5.0: a scoping review

Bécue, A;Gama, J;Brito, PQ;

2024

ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW

Towards Evaluation of Explainable Artificial Intelligence in Streaming Data

Mozolewski, M;Bobek, S;Ribeiro, P;Nalepa, J;Gama, J;

2024

Communications in Computer and Information Science

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Teses Supervisionadas

An interactive and digital puppeteering interface for new musical expression (IDPI)

Hibiki Mukai

D - 2023

UP-FEUP

Centros

Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão

O nosso Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão LIAAD investiga nas áreas de Inteligência Artificial, Aprendizagem Computacional (Machine Learning), Ciência e Dados e Modelação. Estas áreas são transversais para todos os setores da sociedade e da economia. As enormes quantidades de dados recolhidos e a ubiquidade da digitalização e da sensorização oferecem cada vez mais oportunidades e desafios à automação do apoio à decisão. A combinação de Machine Learning e de modelos complexos está a revolucionar economia, saúde, justiça, indústria, ciência, administração pública e educação, o que nos encoraja a investir em diferentes abordagens e perspetivas tecnológicas e científicas. A nossa estratégia geral é explorar o fluxo e a diversificação de dados e investir em linhas de investigação que levarão ao desenvolvimento de fundamentos e de modelos de Inteligência Artificial aplicada com responsabilidade e centrada no Humano.