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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
  • Pereira, Pedro

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

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
2023/11 - Atual AI-CENTER - The AI-based Connection betweEN businesses over an auTonomous and orchEstRated platform
07/C16-i02/2022.P784
Investigador
Centro de Computação Gráfica, Portugal
Em curso
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
  1. Pedro José Pereira; Nuno Costa; Pedro Mestre; Paulo Cortez. "A Benchmark of Automated Multivariate Time Series Forecasting Tools for Smart Cities". 2025.
    10.1007/978-3-031-73503-5_12
  2. Hélder Teixeira; Arthur Matta; Andre Pilastri; Luís F. Ferreira; Pedro José Pereira; Carlos A. Gonçalves; Paulo Cortez. "A Data Drift Approach to Update Deployed Energy Prediction Machine Learning Models". 2025.
    10.1007/978-3-031-73503-5_13
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  1. 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
  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
  3. 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
  4. 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
  1. 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
  2. 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
  3. 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
  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  1. 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