Maiquel Gomes

Graduado em Ciências Atuariais pela Universidade Federal Fluminense (UFF), Pós-Graduado em Inteligência Artificial,  Pós-Graduado em Marketing Digital,  Mestrando em IA no Instituto de Computação da UFF (nota máxima no CAPES). Palestrante e Professor de Inteligência Artificial e Linguagem de Programação; autor de livros, artigos e aplicativos. Professor do Grupo de Trabalho em Inteligência Artificial da UFF (GT-IA/UFF), do Laboratório de Inovação, Tecnologia e Sustentabilidade (LITS/UFF), da Pós-Graduação na Universidade Estácio de Sá,  entre outras iniciativas. Conheça outros projetos: 🔹 ia.pro.br 🔹 ia.bio.br 🔹 ewc.com.br (EWC IDIOMAS) 🔹maiquelgomes.com.br 🔹 eichat.com 💫 Apaixonado pela vida, pelas amizades, pelas viagens, pelos sorrisos, pela praia, pelas baladas, pela natureza, pelo jazz e pela tecnologia.

O Valor de um Nome: menu.com.br já ultrapassa R$ 1.000 no leilão do Registro.br

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Existe um momento curioso que acontece todos os anos na internet brasileira: a abertura do leilão do Registro.br. Para muita gente, são apenas domínios expirados sendo revendidos. Para quem acompanha esse mercado há algum tempo, porém, o leilão revela algo muito maior: como as pessoas atribuem valor a palavras. Um dos primeiros destaques deste ano […]

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Artigos,
Towards Trustworthy and Explainable Automated Fact-Checking: from Multimodal Classification to Knowledge-Grounded Reasoning

Towards Trustworthy and Explainable Automated Fact-Checking: from Multimodal Classification to Knowledge-Grounded Reasoning

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Será defendida no dia 9 de julho de 2026, às 9:00 horas, por videoconferência, a Tese de Doutorado intitulada “Towards Trustworthy and Explainable Automated Fact-Checking: from Multimodal Classification to Knowledge-Grounded Reasoning”, do candidato ao título de Doutor em Computação – Vítor Nascimento Lourenço. Link para defesa: https://meet.google.com/yxi-dqjd-yvu    Towards Trustworthy and Explainable Automated Fact-Checking: from Multimodal Classification

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Defesas de Tese
Towards Trustworthy and Explainable Automated Fact-Checking: from Multimodal Classification to Knowledge-Grounded Reasoning

Combining TSL and LLM to Automate REST API: Approach RestTSLLM        

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Será defendida no dia 10 de julho de 2026, às 14:00 horas, na sala 310 do Instituto de Computação e por videoconferência, a Dissertação de Mestrado intitulada “Combining TSL and LLM to Automate REST API: Approach RestTSLLM”, do candidato ao título de Mestre em Computação – Thiago da Silva Barradas. Link para defesa: https://meet.google.com/ebb-xabk-paj    Combining

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Defesas de Tese
Towards Trustworthy and Explainable Automated Fact-Checking: from Multimodal Classification to Knowledge-Grounded Reasoning

Assessing the Reliability of Explainable AI for Deep Neural Networks

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Título: Assessing the Reliability of Explainable AI for Deep Neural Networks Palestrante: Prof. Marco Zulich – Faculty of Technology, Policy, and Management – TU Delft, Delft, the Netherlands Data e hora: Quarta-feira, 08/07, às 11h Local: Sala 215 do IC/UFF Abstract: Explainable AI (XAI) is often represented as a technology to enhance transparency on artificial neural networks (ANNs). However, the nature

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Avisos, Eventos
O Mercado Não Consome Manuais: Soluções Reais, Caos Humano e a Evolução pela Informalidade na Era da IA

O Mercado Não Consome Manuais: Soluções Reais, Caos Humano e a Evolução pela Informalidade na Era da IA

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Uma pesquisa da Ifo Institute sobre difusão formal e informal de IA no ambiente de trabalho demonstrou que canais informais impulsionam a adoção ampla e rápida, enquanto abordagens formais garantem profundidade, mas permanecem limitadas, explicando em parte o paradoxo de produtividade da IA. Na minha experiência como professor e pesquisador em estratégias de IA, observo

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Artigos
Conhecimento Não É Discernimento: Por Que a Inteligência Artificial Ainda Falha em Capturar a Experiência Humana

Conhecimento Não É Discernimento: Por Que a Inteligência Artificial Ainda Falha em Capturar a Experiência Humana

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Em 1988, o roboticista Hans Moravec formulou uma observação que hoje soa profética: tarefas que exigem raciocínio abstrato de alto nível, como jogar xadrez ou resolver equações, são relativamente fáceis para uma máquina, enquanto habilidades sensório-motoras triviais para uma criança de um ano, como reconhecer um rosto em condições variadas ou segurar um copo sem

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Towards Trustworthy and Explainable Automated Fact-Checking: from Multimodal Classification to Knowledge-Grounded Reasoning

Ferramenta Operacional de Apoio à Decisão para o Monitoramento de Alagamentos no Rio de Janeiro

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Título: Ferramenta Operacional de Apoio à Decisão para o Monitoramento de Alagamentos no Rio de Janeiro Candidato: Otavio Henrique Flaeschen Oliveira (Mestrado em Computação – UFF) Data: 26 de junho de 2026 Horário: 15:00 Local: Videoconferência Link para a defesa: meet.google.com/gko-jftc-exi Resumo O Rio de Janeiro sofre com alagamentos urbanos recorrentes que desafiam a capacidade

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Problema de Roteirização de Veículos Multi-Depósito com Drones: Replicabilidade, Revalidação e Novas Estratégias

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Título: Problema de Roteirização de Veículos Multi-Depósito com Drones: Replicabilidade, Revalidação e Novas Estratégias Candidato: Michelangelo José de Mello Lima e Souza Lopes (Mestrado em Computação – UFF) Data: 06 de julho de 2026 Horário: 10:00 Local: Sala 304 do IC/UFF e Videoconferência Link para a defesa: meet.google.com/epy-myna-ntc Resumo Esta dissertação investiga o Problema de

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An Analysis of the Provenance Meaningfulness and Provenance Capture Overhead of noWorkflow

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Defesa de Dissertação de Mestrado: Arthur de Oliveira Paiva Título: An Analysis of the Provenance Meaningfulness and Provenance Capture Overhead of noWorkflow Candidato: Arthur de Oliveira Paiva (Mestrado em Computação – UFF) Data: 06 de julho de 2026 Horário: 14:00 Local: Sala 204 do IC/UFF e Videoconferência Link para a defesa: meet.google.com/rso-bwem-ryf Resumo A proveniência

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