Pedro Pereira (861C-FF53-609B)

Curriculum Vitae

Pedro Pereira

Pedro Pereira is a senior researcher in the field of Artificial Intelligence at the CCG/ZGDV Institute and holds the position of Invited Auxiliar Professor at the Department of Information Systems at the University of Minho, where he has been teaching since 2018. He successfully completed his Ph.D. in Technologies and Information Systems at the same university in 2021, specializing in Machine Learning and Evolutionary Computation. Engaged in various Research and Development (R&D) projects since 2017, he has coauthored over a dozen scientific publications presented at international conferences and journals, in addition to contributing to the development of the Python module evoltree. Currently, he also co-supervises master's students in their thesis work and their involvement in R&D projects.

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Identificação

Identificação pessoal

Nome completo: Pedro Pereira

Nomes de citação

Pereira, Pedro José

Identificadores de autor

Ciência ID: 861C-FF53-609B
ORCID iD: 0000-0002-6169-8778
Google Scholar ID: TUDKBfEAAAAJ
Researcher Id: AAD-4500-2020
Scopus Author Id: 56151481600

Endereços de correio eletrónico

pedro.pereira@dsi.uminho.pt (Profissional)

Websites

https://pjp.dsi.uminho.pt/ (Profissional)

Domínios de atuação

Ciências Exatas - Ciências da Computação e da Informação

Idiomas

Idioma	Conversação	Leitura	Escrita	Compreensão	Peer-review
Português (Idioma materno)
Inglês	Utilizador proficiente (C1)	Utilizador proficiente (C1)	Utilizador proficiente (C1)	Utilizador proficiente (C1)	Utilizador proficiente (C1)

Formação

	Grau	Classificação
2017 - 2021/12 Concluído	Tecnologia e Sistemas de Informação (Doutoramento) Especialização em Sem especialidade Universidade do Minho, Portugal "Modern optimization of predictive models: a case study in mobile performance marketing." (TESE/DISSERTAÇÃO)	Aprovado por unanimidade (distinção "Muito Bom")
2011 - 2016 Concluído	Engenharia e Gestão de Sistemas de Informação (Mestrado integrado) Universidade do Minho, Portugal "Análise e Previsão de Intervalos de Entradas de Clientes num Espaço Comercial utilizando técnicas de Data Mining" (TESE/DISSERTAÇÃO)

Percurso profissional

Ciência

	Categoria Profissional Instituição de acolhimento	Empregador
2022/09 - Atual	Investigador Contratado (Investigação)	Centro de Computação Gráfica, Portugal

2016/12 - 2022/04	Investigador (Investigação)	Universidade do Minho Centro ALGORITMI, Portugal

Docência no Ensino Superior

	Categoria Profissional Instituição de acolhimento	Empregador
2022 - Atual	Professor Auxiliar Convidado (Docente Universitário)	Universidade do Minho Departamento de Sistemas de Informação, Portugal

2018/04 - 2021	Assistente Convidado (Docente Universitário)	Universidade do Minho Departamento de Sistemas de Informação, Portugal

Projetos

Bolsa

	Designação	Financiadores
2019/12 - 2021/12	Factory of the Future: Smart Manufacturing POCI-01-0247-FEDER-039479 Bolseiro de Investigação Universidade do Minho Centro ALGORITMI, Portugal	Concluído
2016/12 - 2019/11	PROMOS - Previsão e otimização de campanhas publicitárias para dispositivos móveis em modelos de subscrição NORTE-01-0247-FEDER-017497 Bolseiro de Investigação Universidade do Minho Centro ALGORITMI, Portugal	Concluído

Projeto

	Designação	Financiadores
2023 - Atual	Be.Neutral - Agenda de Mobilidade para a Neutralidade Carbónica nas Cidades RE-C05-i01.01 Investigador Centro de Computação Gráfica, Portugal	Em curso
2023 - Atual	HfPT - Health from Portugal 02-C05-i01.01-2022.PC644937233-00000047 Investigador Centro de Computação Gráfica, Portugal	Em curso
2023 - Atual	TEXP@CT - Pacto de Inovação para a Digitalização do Têxtil e Vestuário 02/C05-i01.01/2022.PC644915249-00000025 Investigador Centro de Computação Gráfica, Portugal	Em curso
2023 - Atual	Aliança para a Transição Energética 02/C05-i01.02/2022.PC644914747-00000023 Investigador Centro de Computação Gráfica, Portugal	Em curso
2022 - 2023	City Catalyst - Catalyst for Sustainable Cities POCI-01-0247-FEDER-046112 Investigador Centro de Computação Gráfica, Portugal	Concluído
2022 - 2023	aDyTrans - Dynamic Transportations Platform NORTE 01 0247 FEDER 045174 Investigador Centro de Computação Gráfica, Portugal	Concluído
2022 - 2023	QOMPASS: Solução de Gestão de Serviços de Atendimento multi-entidade, multi-serviço e multi-idioma NORTE-01-0247-FEDER-038462 Investigador Centro de Computação Gráfica, Portugal	Concluído
2022 - 2023	GreenShoes 4.0: Footwear, Leather Goods, Advanced Materials, Equipment and Software Technology POCI-01-0247-FEDER-046082 Investigador Centro de Computação Gráfica, Portugal	Concluído

Produções

Publicações

Artigo em conferência	Pedro José Pereira; Carlos Gonçalves; Lara Nunes; Paulo Cortez; Andre Pilastri. "AI4CITY - An Automated Machine Learning Platform for Smart Cities". 2023. 10.1145/3555776.3578740 Daniela Soares; Pedro José Pereira; Paulo Cortez; Carlos Gonçalves. "A Comparison of Automated Machine Learning Tools for Predicting Energy Building Consumption in Smart Cities". 2023. 10.1007/978-3-031-49008-8_25 Carolina Loureiro; Pedro José Pereira; Paulo Cortez; Pedro Guimarães; Carlos Moreira; André Pinho. "Predicting Multiple Domain Queue Waiting Time via Machine Learning". 2023. 10.1007/978-3-031-36805-9_27
Artigo em revista	Coelho, G.; Matos, L.M.; Pereira, P.J.; Ferreira, A.; Pilastri, A.; Cortez, P.. "Deep autoencoders for acoustic anomaly detection: experiments with working machine and in-vehicle audio". Neural Computing and Applications 34 22 (2022): 19485-19499. http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-85130420162&partnerID=MN8TOARS. 10.1007/s00521-022-07375-2 Pereira, P.J.; Cortez, P.; Mendes, R.. "Multi-objective Grammatical Evolution of Decision Trees for Mobile Marketing user conversion prediction". Expert Systems with Applications 168 (2021): http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-85097041616&partnerID=MN8TOARS. 10.1016/j.eswa.2020.114287 Pereira, Pedro José. "Using Deep Autoencoders for In-vehicle Audio Anomaly Detection". Procedia Computer Science 192 (2021): 298-307. http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2021.08.031. 10.1016/j.procs.2021.08.031 Cortez, P.; Pereira, P.J.; Mendes, R.. "Multi-step time series prediction intervals using neuroevolution". Neural Computing and Applications 32 13 (2020): 8939-8953. http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-85083387575&partnerID=MN8TOARS. 10.1007/s00521-019-04387-3
Capítulo de livro	Pereira, Pedro José. "An Intelligent Decision Support System for Production Planning in Garments Industry". 378-386. Springer International Publishing, 2021. 10.1007/978-3-030-91608-4_37 Pereira, Pedro José. "Deep Dense and Convolutional Autoencoders for Machine Acoustic Anomaly Detection". 337-348. Springer International Publishing, 2021. 10.1007/978-3-030-79150-6_27 Pereira, Pedro José. "A Comparison of Machine Learning Methods for Extremely Unbalanced Industrial Quality Data". 561-572. Springer International Publishing, 2021. 10.1007/978-3-030-86230-5_44
Livro	Pereira, P.J.; Costa, N.; Barros, M.; Cortez, P.; Durães, D.; Silva, A.; Machado, J.. A Comparison of Automated Time Series Forecasting Tools for Smart Cities. 2022. 10.1007/978-3-031-16474-3_45 Silva, S.; Cortez, P.; Mendes, R.; Pereira, P.J.; Matos, L.M.; Garcia, L.. A Categorical Clustering of Publishers for Mobile Performance Marketing. 2019. 10.1007/978-3-319-94120-2_14 Pereira, P.J.; Pinto, P.; Mendes, R.; Cortez, P.; Moreau, A.. Using Neuroevolution for Predicting Mobile Marketing Conversion. 2019. 10.1007/978-3-030-30244-3_31 Pereira, P.J.; Cortez, P.; Mendes, R.. Multi-objective learning of neural network time series prediction intervals. 2017. 10.1007/978-3-319-65340-2_46 Cortez, P.; Matos, L.M.; Pereira, P.J.; Santos, N.; Duque, D.. Forecasting store foot traffic using facial recognition, time series and support vector machines. 2017. 10.1007/978-3-319-47364-2_26

Outros

Outra produção

Deep Dense and Convolutional Autoencoders for Unsupervised Anomaly Detection In Machine Condition Sounds. 2020. Ribeiro, A.; Matos, L.M.; Pereira, P.J.; Nunes, E.C.; Ferreira, A.L.; Cortez, P.; Pilastri, A.. http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-85095030315&partnerID=MN8TOARS.

Atividades

Orientação

	Título / Tema Papel desempenhado	Curso (Tipo) Instituição / Organização
2022 - 2023	Previsão Automatizada de Séries Temporais para Cidades Inteligentes Coorientador	Mestrado Integrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de Informação (Mestrado) Universidade do Minho Departamento de Sistemas de Informação, Portugal
2022 - 2023	Métodos de Deteção de Anomalias para Smart Cities Coorientador	Mestrado Integrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de Informação (Mestrado) Universidade do Minho Departamento de Sistemas de Informação, Portugal

Júri de grau académico

	Tema Tipo de participação	Nome do candidato (Tipo de grau) Instituição / Organização
2023	MLOPs on Insurance Premium Prediction Arguente principal	Rodrigo Miguel Pereira Jesus (Mestrado) Universidade do Minho Departamento de Sistemas de Informação, Portugal
2022	Desenvolvimento de uma plataforma de Big Data Analytics para desenvolvimento do produto em contexto industrial Arguente principal	Gonçalo José da Silva Fontes (Mestrado) Universidade do Minho Departamento de Sistemas de Informação, Portugal
2022	Utilização de Machine Learning para ajuste progressivo de valores de pintura Arguente principal	Gonçalo André Fonseca Dias (Mestrado) Universidade do Minho Departamento de Sistemas de Informação, Portugal

Arbitragem científica em conferência

	Nome da conferência	Local da conferência
2023 - 2023	19th International Conference on Data Science	Las Vegas, Nevada, USA

Arbitragem científica em revista

	Nome da revista (ISSN)	Editora
2022 - Atual	Expert Systems (1468-0394)	Wiley (Blackwell Publishing)
2022 - Atual	IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (10414347)	IEEE

Distinções

Prémio

2021	Distinction for the most relevant journal paper, published between July 2020 and June 2021 Universidade do Minho Departamento de Sistemas de Informação, Portugal