Graduado em Informática pela Universidade Federal de Santa Maria (1994), graduado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Santa Maria (1999), mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina (1997) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Santa Catarina (2000). Realizou Pós-doutorado no Department of Information Engineering da Università Degli Studi di Padova (Padova, Itália) de jan/2018 a jan/2019.
Atualmente, é professor titular da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (Engenharia Mecatrônica / Produção) e professor adjunto na Universidade Federal do Paraná (Engenharia Elétrica).
É pesquisador CNPq PQ (Produtividade em Pesquisa) nível 1B. Atua como professor permanente do PPGEPS/PUCPR (Pós-graduação em Engenharia de Produção e Sistemas - mestrado e doutorado) e também é professor colaborador do PGEE/UFPR (Pós-Graduação em Engenharia Elétrica - mestrado, Grupo de Pesquisa de Operação e Planejamento de Sistemas Elétricos de Potência).
Tem também atuado como consultor (PETROBRAS, ANEEL, LACTEC e outras empresas de finanças, varejo, saúde e engenharia), colaborador (Volvo Powertrain, Grupo Boticário, ELECTROLUX Itália Spa, Siemens e Bosch) e palestrante de treinamentos em inteligência artificial, aprendizado de máquina, aprendizado profundo, previsão, identificação, otimização e algoritmos de controle avançado.
Leandro é membro do corpo editorial dos periódicos Engineering Applications of Artificial Intelligence (Elsevier), Applied Soft Computing (Elsevier), International Journal of Innovative Computing and Applications, Journal of Engineering, The Scientific World Journal, Telecom (MDPI), International Transactions on Electrical Energy Systems (Wiley), Journal of Advances in Applied & Computational Mathematics e The Chinese Journal of Artificial Intelligence. Leandro é membro do Technical Committee (TC) on Soft Computing do IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society.
Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, Produção e Computação, com ênfase na análise e no projeto de paradigmas de inteligência artificial. Neste contexto, as aplicações em diferentes áreas do conhecimento têm sido focadas, tais como inteligência artificial, aprendizado de máquina, aprendizado profundo (deep learning), metaheurísticas, identificação de sistemas não-lineares, sistemas elétricos de potência, controle avançado de sistemas, previsão de séries temporais, biomecânica da natação e otimização não-linear.
Informações adicionais:
Currículo Lattes: https://lattes.cnpq.br/3483667901818921
Scopus: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=6505856329 (394 documents, 15083 citations, h-index: 62).
Top h-index for Ranking for Computer Science: http://www.guide2research.com/scientists/BR (2022: 5th Brazil, 3016th World).
Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?user=0X7VkC4AAAAJhl=pt-PT (21570 citations, h-index: 72).
Researchgate: https://www.researchgate.net/profile/Leandro_Coelho
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5728-943X
Latin America Top 10.000 Scientists - Alper-Doger (AD) Scientific Index 2024 - World Scientist and University Ranking: https://www.adscientificindex.com/scientist.php?id=854444
World researchers ranking: Ioannidis, J.P.A. (2023). October 2023 data-update for “Updated science-wide author databases of standardized citation indicators”, PLoS Biology, 18(10), e3000918. DOI:10.17632/btchxktzyw.6 - V6 (October 2023)
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Departamento de Engenharia Elétrica - UFPR
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