Júlia Roberta Quoos Alves

• Planeja e ministra oficinas de formação continuada para professores de matemática da rede municipal sobre o uso de tecnologia e IA em sala de aula.
• Conduziu a oficina de Lagoão (RS) em outubro de 2026; a próxima turma é em Cerro Branco (RS).
• Estruturou a oferta de formação continuada em IA para escolas e redes de ensino e de mentoria individual para professores.

• Lecionou lógica, pensamento computacional e introdução a projetos para três turmas de 1º ano do ensino médio.
• Preparou os estudantes para ingressar no curso técnico em informática.

• Desenvolve o módulo de deep learning e visão computacional de uma mochila inteligente para pessoas cegas ou com baixa visão.
• Compara quatro arquiteturas leves (MobileNetV1, V2, V3 Small e V3 Large) nos datasets MIT67 e NYU Depth v2, medindo acurácia e latência para o hardware embarcado.
• Resultado: a MobileNetV1 atingiu 70,0% de acurácia no MIT67 com 3,2 ms por imagem, a 0,7 ponto da mais precisa e com menos da metade da latência; no NYU Depth v2, foi a mais precisa (57,5%).

• Desenvolveu e aplicou projetos de visão computacional e processamento de linguagem natural ao longo de quatro anos e meio.
• Apresentou 15 trabalhos em eventos científicos e ministrou 3 palestras em institutos federais.
• Recebeu menções honrosas na IV e na V Mostra de Extensão, Ciência e Tecnologia da UNISC.
• Foi monitora de 3 disciplinas da graduação em Ciência da Computação.

• Projetou arquiteturas em nuvem para soluções de inteligência artificial.
• Modelou dados em SQL e apoiou a gestão de um data lake na AWS (S3 e EC2) que alimentava os dashboards de indicadores internos.

Modelo que indica quais clientes de um varejo online devem comprar de novo em 60 dias, com ROC AUC de 0,73 e precisão de 0,70. Inclui limpeza de 541 mil transações, segmentação RFM e comparação de 5 modelos sem vazamento de dados do futuro; a taxa de cancelamento e a frequência de compra foram os sinais mais fortes.

Python · pandas · scikit-learn · LightGBM · XGBoost

Painel interativo publicado na web a partir de dados públicos do Censo Escolar (INEP) e do Censo IBGE de 21 municípios, de 2010 a 2025: escolas, matrículas, estrutura das escolas, alfabetização e renda, com filtros por região e município e infográficos derivados.

Python · tratamento de microdados públicos · JavaScript · visualização de dados

Classificador de faixa salarial com Random Forest sobre a pesquisa State of Data Brazil 2024 (5.217 respostas). Reagrupar as faixas em 3 macrofaixas elevou a acurácia de 31% para 71%, e um resultado de 99% causado por vazamento do alvo foi identificado e descartado.

Python · scikit-learn · GridSearchCV · imbalanced-learn · Plotly

Classificador de moedas do Real por foto, com dataset próprio de 186 imagens no Google Cloud Storage, segmentação com OpenCV e MobileNetV2 por transfer learning: 53% de acurácia na validação, contra 17% de um palpite aleatório. Na fase 2, em andamento, um coletor monta um dataset de fotos de leilões numismáticos rotuladas com o grau de conservação (FC, SOB, MBC, BC) para treinar uma MobileNetV3-Large.

Python · TensorFlow/Keras · OpenCV · MobileNetV2 e V3 · Google Cloud · web scraping

Dissertação: inteligência artificial para auxílio de pessoas com deficiência visual.

Materiais didáticos criados no curso: Arduino (do LED ao piano com botões) e Scratch (animação e jogos).

E-book de autoria própria sobre IA na escola: fundamentos, ética e LGPD, prompts prontos para planejamento, materiais e AEE. Tem versão interativa on-line. ISBN 978-65-02-46268-3.

Acervo aberto alinhado às habilidades da BNCC, separado em Computação e Matemática: 42 aulas em slides de Computação do 6º ao 9º ano com planos de aula, 20 jogos educativos, o Laboratório 3D de Matemática com 13 recursos interativos e missões diárias com níveis para acompanhar o progresso dos estudantes.

Registrado no Zenodo com DOI 10.5281/zenodo.23717721, sob licença CC BY-NC-SA 4.0.

Apostilas de autoria própria. Publicada: Apostila do professor: Computação na BNCC, 6º ao 9º ano (153 páginas, 42 habilidades) e Inteligência Artificial: apostila do estudante (73 páginas, Fundamental II e Ensino Médio). Em fase de publicação: Robótica, Programação com Scratch e Cibersegurança (apostila do aluno).

Sete simuladores interativos para o ensino técnico e superior: bases numéricas, portas lógicas, memória cache, Mini-MIPS, pipeline MIPS, placa-mãe em 3D e estatística descritiva.

Painel interativo com dados do Censo Escolar (INEP) e do Censo IBGE de 21 municípios do Vale do Rio Pardo, de 2010 a 2025, acompanhado de infográficos sobre alfabetização, saneamento e renda, com página própria para Novo Cabrais.

• Agente administrativo · Prefeitura de Novo Cabrais, concurso público (10º lugar)jan. 2025 – abr. 2026
• Estagiária de assessoria de imprensa · Prefeitura de Novo Cabraisjun. 2024 – jan. 2025
• Estagiária de marketing · Analítica 3M e Fortalkmai. – jun. 2024
• Estagiária de customer success · RKSAMago. – dez. 2023
• Tutora de informática · oficinas do UNISC Inclusão Digitalmai. – nov. 2019
• Integrante do grupo PrendAdas · mulheres na Computação, UNISC; palestras2019
• Hackathon: OdontoApp · prontuário odontológico, em equipe
• Freelancer em design e marketing digital · identidade visual, peças e redes sociais
• Desenvolvimento de sites · este site, andreseo.com.br (portfólio e loja de um artista 3D) e chaiene.com (site profissional de uma advogada)2026

• Recursos na plataforma MEC RED · computação desplugada e Informática Módulo 12026