AUE-ASSOCIAÇÃO UNIVERSITÁRIA DE ESPINHO
Curriculum Vitae
INFORMAÇÃO PESSOAL
Nome: Luís Miguel Almeida da Silva
Distrito: Aveiro
Email: [email protected]
FORMAÇÃO ACADÉMICA
Grau ou Título
Área
Instituição
Doutor
Ciências da Engenharia
Universidade do Porto
Mestre
Estatística
Universidade do Porto
Licenciatura
Matemática - ramo Matemática
Universidade do Porto
Aplicada
PUBLICAÇÕES / COMUNICAÇÕES ACADÉMICAS
Telmo Amaral, Luís M. Silva, Luís A. Alexandre, Chetak Kandaswamy, Jorge M. Santos, Joaquim Marques de Sá. Using
Different Cost Functions to Train Stacked Auto-encoders. In MICAI2013, pp. 114-120, IEEE CPS, 2013.
Tânia Fontes, Luís M. Silva, M. Silva, N. Barros and A. Carvalho. Predicting the origin of ozone episodes using artificial
neural networks. Proceedings of the 16th IUAPPA Congress, Cape Town, 2013.
Tânia Fontes, Luís M. Silva, Sérgio R. Pereira and Margarida C. Coelho. Application of artificial neural networks to predict
the impact of traffic emissions on human health. In EPIA2013, LNAI 8154, pp. 21--29,Springer, 2013.
J. Marques de Sá, Luís M. Silva, Jorge M. Santos, Luís A. Alexandre. Minimum Error Entropy Classification. Studies in
Computational Intelligence, Volume 420, Springer, 2012.
Tânia Fontes, Vânia Lopes, Luís M. Silva, Jorge Santos, J. Marques de Sá. NNIGnets, Neural Networks Software. In
Engineering Applications of Neural Networks 2011, Volume 363/2011, pp. 345-350, 2011.
Luís M. Silva, J. Marques de Sá, Luís A. Alexandre. The MEE Principle in Data Classification: a Perceptron Based Analysis.
Neural Computation, 22:2698-2728, 2010.
Luís M. Silva, J. Marques de Sá, Luís A. Alexandre. Data Classification with Multilayer Perceptrons Using a Generalized
Error Function. Neural Networks 21:1302-1310. 2008.
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Curriculum Vitae
Luís M. Silva, Mark Embrechts, Jorge M. Santos, J. Marques de Sá. The influence of the risk functional in data
classification. In ICANN2008, Part I, LNCS 5163, pp. 185-194, Springer, 2008.
Luís M. Silva, Carlos S. Felgueiras, J. Marques de Sá, Luís A. Alexandre. Error Entropy Minimization: an Univariate Data
Analysis. Neural Computation, 18:2036-2061, 2006.
Luís M. Silva, J. Marques de Sá, Luís A. Alexandre. New developments of the Z-EDM algorithm. ISDA2006, China, IEEE,
2006.
Luís M. Silva, J. Marques de Sá, Luís A. Alexandre. Neural Network Classification: Maximizing Zero-Error Density. In ICAPR
2005, LNCS 3686, pp. 127-135, Springer-Verlag, 2005.
Luís M. Silva, J. Marques de Sá, Luís A. Alexadre. Neural Network Classification using Shannon's Entropy. In European
Symposium on Artificial Neural Networks, Bruges, Belgium, 2005.
J. P. Costa, Luís M. Silva. Feature Selection in DNA Microarrays. In X Rencontres de la Société Francophone de
Classification, Neuchâtel, Suisse, 2003.
EXPERIÊNCIA PROFISSIONAL COM DOCÊNCIA E FORMAÇÃO
Docência
Professor Auxiliar Convidado, desde Novembro de 2009, Universidade de Aveiro, Departamento de Matemática
Professor Auxiliar Convidado, Setembro de 2008 a Agosto de 2010, Universidade do Minho, Departamento de
Matemática
Professor Adjunto Convidado, de Setembro de 2010 a Junho de 2011, Instituto Superior de Engenharia do Porto,
Departamento de Matemática
Assistente de 1º Triénio, de Outubro de 2007 a Agosto de 2008, Instituto Politécnico de Leiria, Departamento de
Informática da ESTG
Assistente Convidado, de Setembro de 2005 a Setembro de 2006, Universidade do Minho, Departamento de
Matemática
Assistente, de Outubro de 2003 a Março de 2004, Universidade do Porto, Faculdade de Engenharia
Monitor, de Setembro de 2001 a Junho de 2003, Universidade do Porto, Faculdade de Ciências, Departamento de
Matemática
Formação
Introdução à Análise Estatística, UNAVE , 2 edições (Junho de 2011 e Março de 2012) num total de 37 horas
SPSS, CGI -- Correia e Geraldes Informática, Dezembro 2006, 1 edição num total de 36 horas
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Curriculum Vitae
Curso de SPSS e Estatística, Certform, Formação e Consultadoria, várias edições (de 2003 a 2005) num total de 126
horas
Curso de LaTeX, Dep. de Matemática da U. Aveiro, 1 edição (Out./Nov. de 2012) num total de 21 horas
LaTeX, curso intensivo - formação inicial, Dep. de Matemática da U. Aveiro, 2 edições (5 e 12 de Out de 2013) num total
de 16 horas
EXPERIÊNCIA PROFISSIONAL
INFORMAÇÃO ADICONAL
Investigador Responsável do projecto Redes Neuronais Reutilizáveis: Aplicações a Dados Biomédicos, financiado pela
Fundação para a Ciência e a Tecnologia com refª PTDC/EIA-EIA/119004/2010
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