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/ Département d'informatique et de recherche opérationnelle

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Pascal Vincent

Vcard

Professeur agrégé

Faculté des arts et des sciences - Département d'informatique et de recherche opérationnelle

André-Aisenstadt local 3251

pascal.vincent@umontreal.ca

514 343-7472

Courriels

vincentp@iro.umontreal.ca (Travail)

Télécopieur : 514 343-5834

Travail 1 : 514 343-6111 #1794

Biographie

Le professeur Vincent s’intéresse notamment de près à notre faculté en tant qu’humain, à interpréter des données sensorielles brutes (sons, images) et à les convertir en représentations de haut niveau, nous permettant de donner un sens à notre environnement. Via ses travaux de recherches, Pascal Vincent s’adonne notamment à l’exploitation de régularités statistiques complexes afin de modéliser la réalité, à l’image de ce qu’un réseau de neurones serait capable de faire. Grâce à l’avènement des données massives et de nouvelles techniques d’intelligence artificielle, il devient maintenant possible de générer des algorithmes d’apprentissage, qui, à terme, offriront la possibilité aux machines de capter et d’interpréter le monde qui nous entoure, mais aussi de réagir à des situations particulières en adaptant en conséquence une réaction à un évènement donné.

Chercheur à l'Institut des algorithmes d'apprentissage de Montréal aux côtés du professeur Yoshua Bengio, Pascal Vincent est titulaire d’un doctorat en informatique de l’Université de Montréal depuis 2003. Il est professeur au département d’informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) de l’Université de Montréal.

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Affiliations

  • Membre – IVADO — Institut de valorisation des données
  • Membre – MILA — Institut des algorithmes d'apprentissage de Montréal
  • Membre – CRM — Centre de recherches mathématiques

Expertises

Mes recherches portent sur les principes computationnels fondamentaux qui sous-tendent l'extraordinaire capacité à apprendre, comprendre et s'adapter à l'environnement qui caractérise l'intelligence. Le développement de nouveaux algorithmes d'apprentissage basés sur de tels principes, et entraînés avec de vastes quantités de données, est à l'origine des plus récentes percées technologiques en intelligence artificielle.

Je m'intéresse plus particulièrement à la manière dont, partant de flux de données sensorielles brutes (telles les images et les sons), peuvent se construire de façon autonome des représentations de haut niveau, porteuses de sens. Un peu comme ce que savent faire les réseaux de neurones du cerveau, cela revient à modéliser intelligemment la structure de la réalité observée, en y découvrant et exploitant des régularités statistiques complexes.

Encadrement Tout déplier Tout replier

Factorized second order methods in neural networks Thèses et mémoires dirigés / 2018 - 2018
Diplômé(e) : George, Thomas
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Learning a graph made of boolean function nodes : a new approach in machine learning Thèses et mémoires dirigés / 2017 - 2017
Diplômé(e) : Mokaddem, Mouna
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Learning to sample from noise with deep generative models Thèses et mémoires dirigés / 2017 - 2017
Diplômé(e) : Bordes, Florian
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Détection de mouvements dans des séquences d’images basée sur la dynamique de supraconductivité Thèses et mémoires dirigés / 2016 - 2016
Diplômé(e) : Diagne, Magatte
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Apprentissage d'espaces sémantiques Thèses et mémoires dirigés / 2015 - 2015
Diplômé(e) : Mesnil, Grégoire
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Modeling High-Dimensional Audio Sequences with Recurrent Neural Networks Thèses et mémoires dirigés / 2014 - 2014
Diplômé(e) : Boulanger-Lewandowski, Nicolas
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Recognition of Facial Expressions with Autoencoders and Convolutional-Nets Thèses et mémoires dirigés / 2014 - 2014
Diplômé(e) : Almousli, Hani
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Calcul en n-dimensions sur GPU Thèses et mémoires dirigés / 2013 - 2013
Diplômé(e) : Bergeron, Arnaud
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Analyse par apprentissage automatique des réponses fMRI du cortex auditif à des modulations spectro-temporelles Thèses et mémoires dirigés / 2010 - 2010
Diplômé(e) : Bouchard, Lysiane
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Modélisation de l'interprétation des pianistes & applications d'auto-encodeurs sur des modèles temporels Thèses et mémoires dirigés / 2010 - 2010
Diplômé(e) : Lauly, Stanislas
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Apprentissage de représentations sur-complètes par entraînement d’auto-encodeurs Thèses et mémoires dirigés / 2010 - 2010
Diplômé(e) : Lajoie, Isabelle
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

Projets de recherche Tout déplier Tout replier

Union Neurosciences et Intelligence Artificielle Québec (UNIQUE) / Regroupements stratégiques Projet de recherche au Canada / 2019 - 2022

Chercheur principal : Karim Jerbi
Co-chercheurs : John Francis Kalaska , Guillaume Lajoie , Andrea Michelle Green , Christian Casanova , Pierre Jolicoeur , Pierre Rainville , Yoshua Bengio , Richard Robitaille , Frédéric Gosselin , Paul Cisek , Pascal Vincent , Philippe Langlais , Hugo Larochelle , Simona Maria Brambati , Pierre-Louis Bellec , Paul De Koninck , François Laviolette , Simon Duchesne , Christian Gagné , Simon Hardy , Nicolas Doyon , Yves De Koninck , Alan C Evans , Thomas R Shultz , Tal Arbel , Erik P. Cook , Joelle Pineau , Christopher Pack , Amir Shmuel , Farida Cheriet , Frédéric Lesage , Jean-Marc Lina , José Manuel Fernandez , Julien Cohen-Adad , Nikola Stikov , Maxime Descoteaux , Kevin Whittingstall , Habib Benali , Bratislav Misic , Julien Doyon , Ismail Ben Ayed , Patrick Desrosiers , Jean-Baptiste Poline
Sources de financement : FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-(RS) Programme de regroupements stratégiques

Software infrastructure for Deep Learning Projet de recherche au Canada / 2016 - 2020

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Co-chercheurs : Aaron Courville , Jean-Claude Tardif , Marc Jolicoeur , Pascal Vincent , Doina Precup , Joelle Pineau , Christopher Pal , Roland Memisevic , Jean-Claude Tardif
Sources de financement : FCI/Fondation canadienne pour l'innovation
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Initiative sur la cyberinfrastructure

Longitudinal Weak Labeling for Lung Cancer Prognosis and Treatment Response Prediction Projet de recherche au Canada / 2018 - 2019

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Co-chercheurs : Pascal Vincent
Sources de financement : MITACS Inc.
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS

Research Support Associate Fellow / Learning in Machines & Brains Projet de recherche au Canada / 2017 - 2019

Chercheur principal : Pascal Vincent
Sources de financement : CIFAR - Canadian Institute for Advanced Research/ Institut canadien des recherches avancées
Programmes de subvention :

Apprentissage non-supervisé d'architectures profondes pour le changement d'expressions faciales Projet de recherche au Canada / 2015 - 2019

Chercheur principal : Pascal Vincent
Sources de financement : FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention : PV113724-(PR) Projets de recherche en équipe (et possibilité d'équipement la première année)

LEVERAGING THE MANIFOLD HYPOTHESIS FOR LEARNING REPRESENTATIONS IN DEPP NEURAL NETWORKS Projet de recherche au Canada / 2013 - 2019

Chercheur principal : Pascal Vincent
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PVX20965-(RGP) Programme de subvention à la découverte individuelle ou de groupe

Deep Learning for Cognitive Computing Projet de recherche au Canada / 2016 - 2018

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Co-chercheurs : Aaron Courville , Pascal Vincent , Christopher Pal , Roland Memisevic
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG) , IBM Canada Ltée , IBM Canada Ltée
Programmes de subvention : PVX20973-(RDC-CRD) Partenariat de recherche / Subvention de recherche et développement coopérative , ,

Highperformance computing environment to leverage deep learning technology for large biomedical and neuroimaging data Projet de recherche au Canada / 2016 - 2018

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Co-chercheurs : Luc Vinet , Karim Jerbi , Aaron Courville , Pascal Vincent , Christopher Pal , Roland Memisevic
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-(OIR) Outils et d'instruments de recherche (OIR) -1 -(de 7 001 $ à 150 000 $)

LARGE-SCALE DEEP LEARNING FOR CONTENT-BASED RECOMMENDATION SYSTEMS Projet de recherche au Canada / 2013 - 2016

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Co-chercheurs : Aaron Courville , Pascal Vincent , Roland Memisevic
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG) , Ubi Soft Divertissements Inc.
Programmes de subvention : PVX20967-(SPS/SPG) Subventions de projets stratégiques ,

LEARNING REPRESENTATIONS OF PLAYERS EMOTIONS AND STATE FOR NEXT GENERATION GAMING Projet de recherche au Canada / 2013 - 2016

Chercheur principal : Pascal Vincent
Co-chercheurs : Yoshua Bengio , Christopher Pal
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG) , Ubi Soft Divertissements Inc.
Programmes de subvention : PVX20973-(RDC-CRD) Partenariat de recherche / Subvention de recherche et développement coopérative ,

DEEP LEARNING FOR IMAGE UNDERSTANDING Projet de recherche au Canada / 2011 - 2014

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Co-chercheurs : Pascal Vincent , Christopher Pal
Sources de financement : Ubi Soft Divertissements Inc. , CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : , PVX20973-(RDC-CRD) Partenariat de recherche / Subvention de recherche et développement coopérative

TRAQUER LE BUDGET D'UNE CAMPAGNE PUBLICITAIRE INTERNET AVEC MISES ADAPTATIVES Projet de recherche au Canada / 2011 - 2011

Chercheur principal : Pascal Vincent

APPRENDRE A MISER DANS DES ENCHÈRES PUBLICITAIRES POUR LA PUBLICITÉ INTERNET Projet de recherche au Canada / 2011 - 2011

Chercheur principal : Pascal Vincent

Publications Tout déplier Tout replier

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