Pascal Vincent

Professeur associé

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

André-Aisenstadt local 3251

pascal.vincent@umontreal.ca

514 343-7472

vincentp@iro.umontreal.ca (Travail)

Travail 1 : 514 343-6111 #1794

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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 – 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

Autoencoders for natural language semantics Thèses et mémoires dirigés / 2023 - 2023

Diplômé(e) : Bosc, Tom
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

Pascal Vincent

Courriels

Biographie

Affiliations

Expertises

Encadrement Tout déplier Tout replier

Projets de recherche Tout déplier Tout replier

Software infrastructure for Deep Learning Projet de recherche au Canada / 2020 - 2024

Union Neurosciences et Intelligence Artificielle Québec (UNIQUE) / Regroupements stratégiques Projet de recherche au Canada / 2019 - 2024

Exploitation de Diverses Ressources Sémantiques pour une Traduction Automatique à Granularité Hétérogène Projet de recherche au Canada / 2017 - 2021

Software infrastructure for Deep Learning Projet de recherche au Canada / 2016 - 2021

Unsupervised Anomaly detection using Deep Learning Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Publications Tout déplier Tout replier

Les publications de Pascal Vincent sont disponibles ici : http://www-labs.iro.umontreal.ca/~vincentp/publications.html

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