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/ Département d'informatique et de recherche opérationnelle

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Aaron Courville

Vcard
Professeur titulaire

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

André-Aisenstadt local 3253

aaron.courville@umontreal.ca

514 343-6111 #3520

Courriels

courvila@iro.umontreal.ca (Travail)

Web : ResearchGate

Web : Site web de l’unité de recherche

Web : CV en anglais

Web : LinkedIn

Web : Google Scholar

Web : Autre site web

Biographie

Aaron Courville est professeur agrégé dans le laboratoire LISA de l’Université de Montréal. Il a reçu un doctorat en robotique en 2006 (School of Computer Science, Carnegie Mellon University). Il détient aussi une maîtrise et un baccalauréat en sciences appliquées (Electrical Enginering, University of Toronto).

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Affiliations

  • Membre – CRM — Centre de recherches mathématiques

Programmes d’enseignement

  • Baccalauréat en informatique – Sciences pures et sciences appliquées Technologies de l'information (TIC)
  • Baccalauréat en mathématiques et informatique – Sciences pures et sciences appliquées
  • Baccalauréat en mathématiques et informatique – Sciences pures et sciences appliquées
  • Maîtrise en informatique – Sciences pures et sciences appliquées Technologies de l'information (TIC)
  • DESS en apprentissage automatique – Sciences pures et sciences appliquées Technologies de l'information (TIC)

Cours donnés

  • IFT3710 Projets en aprentissage automatique
  • IFT6135 Apprentissage de représentations
  • IFT6759 Projets avancés en apprentissage automatique

Expertises

Ses intérêts de recherche sont axés sur le développement de modèles et d’algorithmes pour les architectures profondes d’apprentissage, plus particulièrement le développement de modèles probabilistes et des méthodes d’inférence, avec des applications incluant la vision par ordinateur et le traitement du langage.

Encadrement Tout déplier Tout replier

Controllable music performance synthesis via hierarchical modelling Thèses et mémoires dirigés / 2023 - 2023
Diplômé(e) : Wu, Yusong
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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On discovering and learning structure under limited supervision Thèses et mémoires dirigés / 2022 - 2022
Diplômé(e) : Mudumba, Sai Rajeswar
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Syntactic inductive biases for deep learning methods Thèses et mémoires dirigés / 2022 - 2022
Diplômé(e) : Shen, Yikang
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Advances in generative models for dynamic scenes Thèses et mémoires dirigés / 2022 - 2022
Diplômé(e) : Castrejon Subira, Lluis Enric
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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On iterated learning for task-oriented dialogue Thèses et mémoires dirigés / 2022 - 2022
Diplômé(e) : Singhal, Soumye
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Continuous coordination as a realistic scenario for lifelong learning Thèses et mémoires dirigés / 2021 - 2021
Diplômé(e) : Badrinaaraayanan, Akilesh
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Towards deep unsupervised inverse graphics Thèses et mémoires dirigés / 2021 - 2021
Diplômé(e) : Parent-Lévesque, Jérôme
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Data-efficient reinforcement learning with self-predictive representations Thèses et mémoires dirigés / 2021 - 2021
Diplômé(e) : Schwarzer, Max
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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On improving variational inference with low-variance multi-sample estimators Thèses et mémoires dirigés / 2021 - 2021
Diplômé(e) : Dhekane, Eeshan Gunesh
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Estimation neuronale de l'information mutuelle. Thèses et mémoires dirigés / 2021 - 2021
Diplômé(e) : Belghazi, Mohamed
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Representation learning for dialogue systems Thèses et mémoires dirigés / 2020 - 2020
Diplômé(e) : Serban, Iulian Vlad
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Deep learning and reinforcement learning methods for grounded goal-oriented dialogue Thèses et mémoires dirigés / 2020 - 2020
Diplômé(e) : de Vries, Harm
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Emerging communication between competitive agents Thèses et mémoires dirigés / 2020 - 2020
Diplômé(e) : Noukhovitch, Mikhail
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Representation learning in unsupervised domain translation Thèses et mémoires dirigés / 2020 - 2020
Diplômé(e) : Lavoie-Marchildon, Samuel
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Towards learning sentence representation with self-supervision Thèses et mémoires dirigés / 2020 - 2020
Diplômé(e) : Hosseini, Seyedarian
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Advances in deep learning with limited supervision and computational resources Thèses et mémoires dirigés / 2020 - 2020
Diplômé(e) : Almahairi, Amjad
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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No Press Diplomacy Thèses et mémoires dirigés / 2019 - 2019
Diplômé(e) : Paquette, Philip
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Latent variable language models Thèses et mémoires dirigés / 2019 - 2019
Diplômé(e) : Tan, Shawn
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Sequence to sequence learning and its speech applications Thèses et mémoires dirigés / 2018 - 2018
Diplômé(e) : Zhang, Ying
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Generative models : a critical review Thèses et mémoires dirigés / 2018 - 2018
Diplômé(e) : Lamb, Alexander
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Representation Learning for Visual Data Thèses et mémoires dirigés / 2018 - 2018
Diplômé(e) : Dumoulin, Vincent
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Learning visual representations with neural networks for video captioning and image generation Thèses et mémoires dirigés / 2018 - 2018
Diplômé(e) : Yao, Li
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Exploring Attention Based Model for Captioning Images Thèses et mémoires dirigés / 2018 - 2018
Diplômé(e) : Xu, Kelvin
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Deep Learning for Video Modelling Thèses et mémoires dirigés / 2018 - 2018
Diplômé(e) : Mastropietro, Olivier
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Generative models for natural images Thèses et mémoires dirigés / 2018 - 2018
Diplômé(e) : Ahmed, Faruk
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Speech synthesis using recurrent neural networks Thèses et mémoires dirigés / 2017 - 2017
Diplômé(e) : Rodríguez Sotelo, José Manuel
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Influencing the Properties of Latent Spaces Thèses et mémoires dirigés / 2017 - 2017
Diplômé(e) : Zumer, Jeremie
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Sequential modeling, generative recurrent neural networks, and their applications to audio Thèses et mémoires dirigés / 2017 - 2017
Diplômé(e) : Mehri, Soroush
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Towards deep semi supervised learning Thèses et mémoires dirigés / 2017 - 2017
Diplômé(e) : Pezeshki, Mohammad
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Deep learning of representations and its application to computer vision Thèses et mémoires dirigés / 2015 - 2015
Diplômé(e) : Goodfellow, Ian
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Distributed conditional computation Thèses et mémoires dirigés / 2015 - 2015
Diplômé(e) : Léonard, Nicholas
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Leveraging noisy side information for disentangling of factors of variation in a supervised setting Thèses et mémoires dirigés / 2015 - 2015
Diplômé(e) : Carrier, Pierre Luc
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Projets de recherche Tout déplier Tout replier

Canada Research Chair in Learning representations that generalize systematically Projet de recherche au Canada / 2022 - 2029

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention : PVX50399-Chaires de recherche du Canada

Extending the Frontiers of Deep Generative Modelling Projet de recherche au Canada / 2018 - 2025

Chercheur principal : Aaron Courville
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

High frequency measurement generation model from low frequency features›› Projet de recherche au Canada / 2023 - 2024

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : MITACS Inc.
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS

"Personal Assistant for Blind people” Projet de recherche au Canada / 2023 - 2024

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : MITACS Inc.
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS

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

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Co-chercheurs : Jean-Claude Tardif , Pascal Vincent , Roland Memisevic , Marc Jolicoeur , Aaron Courville , Christopher Pal , Doina Precup , Joelle Pineau
Sources de financement : FCI/Fondation canadienne pour l'innovation
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Fonds d'exploitation des infrastructures (FEI)

ML for Action Detection in Movies for Haptic Effects Generation Projet de recherche au Canada / 2023 - 2023

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : MITACS Inc.
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS

Generation model optimization Projet de recherche au Canada / 2023 - 2023

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : MITACS Inc.
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS

Fellow, CCAI Chair, CIFAR program in Learning in Machines & Brains Projet de recherche au Canada / 2021 - 2023

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

Physics-inspired Deep Generative Modeling and New Physics Search for High Energy Physics Projet de recherche au Canada / 2020 - 2023

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Bourse

Apogée Canada fonds d'excellence en recherche / Bourse d'excellence IVADO au doctorat Lluis E. Castrejon Subira Projet de recherche au Canada / 2019 - 2023

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Bourse

Support research related to the CIFAR program in Learning in Machines & Brains_Fellow Projet de recherche au Canada / 2020 - 2021

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

Visual-haptic Representation for Zero-shot Learning Projet de recherche au Canada / 2020 - 2021

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : MITACS Inc.
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS

Unsupervised Learning of 3D Scenes from Images using a View-based Representation Projet de recherche au Canada / 2020 - 2021

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : MITACS Inc.
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS

Programme de stages - IVADO - Eugene Belilovsky /Towards Learning Language Based Navigation in Visually Rich 3-D Environments Projet de recherche au Canada / 2019 - 2021

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Bourse

Fellow of the CIFAR LMB Program / CIFAR program Learning in Machine & Brains Projet de recherche au Canada / 2019 - 2021

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

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

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

Unsupervised Learning of 3D Scenes from Images using a View-based Representation Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : MITACS Inc.
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS

CIFAR// Fellow // Research Support and Teaching Release // Learning in Machines & Brains Projet de recherche au Canada / 2015 - 2019

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

Interative Grounded Language Understanding (IGLU) Projet de recherche au Canada / 2015 - 2019

Chercheur principal : Jean Rouat
Co-chercheurs : Aaron Courville
Sources de financement : FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-ERA-NET CHIST-ERA (Recherche Européenne coordonnée)

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

Chercheur principal : Pascal Vincent , Roland Memisevic
Co-chercheurs : Yoshua Bengio , Aaron Courville
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)

PROBABILISTIC MODELS FOR AUTOMATIC EQUIVARIANT FEATURE DISCOVERY Projet de recherche au Canada / 2013 - 2019

Chercheur principal : Aaron Courville
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

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 : Pascal Vincent , Luc Vinet , Roland Memisevic , Karim Jerbi , Aaron Courville , Christopher Pal
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 (de 7 001 $ à 150 000 $)

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

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Co-chercheurs : Pascal Vincent , Roland Memisevic , Aaron Courville , Christopher Pal
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 , ,

Interactive Grounded Language Understanding (IGLU) Projet de recherche au Canada / 2015 - 2018

Chercheur principal : Jean Rouat
Co-chercheurs : Aaron Courville
Sources de financement : FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-ERA-NET CHIST-ERA (Recherche Européenne coordonnée)

RESEARCH ON SCALING UP DEEP LEARNING Projet de recherche au Canada / 2014 - 2018

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : Nuance Foundation
Programmes de subvention :

DEVELOPPEMENT D'UN SYSTÈME ROBUSTE DE RECONNAISSANCE D'ACTIVITES HUMAINES UTILISANT DES FILMS ET LEUR TEXTE DESCRIPTIF Projet de recherche au Canada / 2014 - 2018

Chercheur principal : Aaron Courville
Co-chercheurs : Christopher Pal , Hugo Larochelle
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)

L'APPRENTISSAGE PROFOND DES IMAGES ET DU LANGAGE NATUREL Projet de recherche au Canada / 2014 - 2017

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-(NC) Établissement de la relève professorale

CIFAR//Fellow//Research Support Projet de recherche au Canada / 2015 - 2016

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

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

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Co-chercheurs : Pascal Vincent , Roland Memisevic , Aaron Courville
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 ,

ADIABATIC QUANTUM COMPUTING FOR DEEP LEARNING WITH BOLTZMANN MACHINES Projet de recherche au Canada / 2013 - 2016

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Co-chercheurs : Aaron Courville
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG) , D-Wave Systems Inc.
Programmes de subvention : PVX20967-(SPS/SPG) Subventions de projets stratégiques ,

Publications Tout déplier Tout replier

Médias

Art with MI Demo: Adversarially learned inference – with Aaron Courville

Aaron Courville (University of Montreal) discusses deep generative directed models and explores two main techniques currently used: Variational Auto-Encoders (VAE) and Generative Adversarial Networks (GAN). This talk was recorded at the Music, Art & Machine Intelligence 2016 workshop in San Francisco.

Visual Reasoning via Feature-wise Linear Modulation- Aaron Courville

Visual Reasoning - answering image-related questions which require a multi-step process to answer - is a task that explores how well models can learn about complex organizational structure of objects in the world.

SANE2017: Aaron Courville: Progress on the Road to End-to-End Speech Synthesis

Professor Aaron Courville of the University of Montreal describes recent work on deep learning for speech synthesis. At Speech and Audio in the North East Workshop SANE 2017, Google, New York, 2017-10-19

MIT 6.S191 (2018): Deep Generative Modeling

MIT Introduction to Deep Learning 6.S191: Lecture 4 Deep Generative Modeling Lecturer: Aaron Courville January 2018

Nouvelles

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