António Filipe Fonseca é engenheiro e investigador em ciências da complexidade. Licenciou-se em Engenharia de Telecomunicações e Electrónica no IST em Lisboa e é mestre e doutor em Ciências de Sistemas Complexos pelo ISCTE / IUL e Faculdade de Ciências. Seus principais interesses de pesquisa são sistemas sociais complexos, dinâmica da informação e modelação e simulação de sistemas complexos. Trabalhou em diversas empresas privadas como engenheiro antes de se juntar ao serviço público como perito de IT. Actualmente é professor auxiliar no ISCTE Sintra e faz investigação científica no ISTAR / ISCTE-IUL Lisboa.

António Raimundo, doutorado em Ciências e Tecnologias da Informação pelo Iscte - Instituto Universitário de Lisboa, Portugal, é Professor Auxiliar na Escola de Tecnologias Digitais Aplicadas do Iscte Sintra, onde também coordena a Licenciatura em Tecnologias Digitais e Inteligência Artificial. Atualmente, é Investigador Integrado no ISTAR-IUL, onde investiga nas áreas da Aprendizagem Automática / Deep Learning, Modelos de Linguagem de Grande Escala, Visão Computacional e Ciência de Dados. Com vários anos de experiência em ensino, teve oportunidade de ser formador em cursos de curta duração, pós graduações, bem como também orador em diversos eventos empresariais.

Patrícia Costa concluiu o Doutoramento em Engenharia de Produção e Sistemas (tese na área de estatística/psicometria) pela Universidade do Minho, Mestrado em Mestrado em Matemática - Ensino (tese na área de estatística/psicometria) pela Universidade da Beira Interior e Licenciatura em Matemática - Ramo de Formação Educacional pela Universidade de Coimbra. A sua investigação foca-se em tópicos de Avaliação Educacional, Estatística Aplicada, Educação Comparativa e Psicometria. Tem experiência de docência no Ensino Superior, de investigação e de prestação de apoio técnico a decisores políticos no Joint Research Centre (JRC) da Comissão Europeia. É autora/co-autora de diversos artigos científicos em revistas internacionais, capítulos de livros e relatórios técnicos e tem experiência na organização de eventos científicos internacionais.

Paulo Vieira é professor convidado no ISCTE-IUL e estudante-investigador no LASIGE (FCUL). O seu background académico incluí um Bacharelato em Engenharia Informática e de Computadores do Instituto Superior de Engenharia de Lisboa, uma licenciatura em Engenharia Informática e de Computadores do Instituto Superior de Engenharia de Lisboa e um mestrado em Engenharia Informática e de Computadores do Instituto Superior de Engenharia de Lisboa. Actualmente, está a desenvolver o trabalho de doutoramento em Informática na Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa. Os seus interesses de investigação são em emoção, aprendizagem máquina e sistemas de informação.

  Formou-se em Engenharia Informática em 1997 pela Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa (FCT/UNL).  Obteve o grau de Mestre em Inteligência Artificial Aplicada em 2000 pela FCT/UNL sob a orientação do professor Luís Correia.  Obteve o grau de Doutor em Informática em 2006 pela Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa (FCUL) sob a orientação do professor Luís Correia. Exerceu actividade docente no Departamento de Electrónica, Telecomunicações e Informática da Universidade de Aveiro e no Departamento de Informática da FCUL leccionando disciplinas de diversas áreas científicas (Sistemas de Operação, Inteligência Artificial, Programação, Linguagens Formais e Autómatos, Base de Dados e Sistemas Distribuídos). Participou nos projectos Europeus ASSISIbf e InfoHabitants. Foi co-investigador de projectos financiados pelo BioISI. É co-investigador principal no projecto INTERPHENO financiado pela FCT. É investigador contratado no projeto ExpoLIS financiado pelo FEDER. É membro colaborador das unidades de investigação Lasige e BioISI. Foi membro de comités científicos de encontros científicos na área de Vida Artificial.  Participou na organização de encontros científicos e de concursos de programação nacionais. Os seus interesses de investigação estão centrados na aplicação de técnicas de aprendizagem automática a jogos genéricos e a problemas de classificação de dados reais.