Dhanya Sridhar
- Professeure adjointe
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Faculté des arts et des sciences - Département d'informatique et de recherche opérationnelle
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Biographie
Dhanya Sridhar est professeure adjointe au Département d’informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) de l’Université de Montréal.
Elle a obtenu son doctorat à l’Université de Californie Santa Cruz et a été chercheuse postdoctorale au Data Science Institute de l’Université Columbia. Ses recherches actuelles se situent au carrefour de la causalité, de l’apprentissage automatique et du traitement du langage naturel, avec une attention particulière pour les applications d’IA en sciences sociales.
Programmes d’enseignement
- 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
- IFT6168 Inférence causale et apprentissage automatique
- IFT6761 Colloque 1
Expertises
- Science des données
- Intelligence artificielle
- Apprentissage automatique
- Réseaux sociaux
- Modèles statistiques
- Traitement automatique du langage naturel (TALN)
- Modèles probabilistes
Dhanya Sridhar poursuivra ses travaux dans les domaines de l’apprentissage automatique, de la causalité et des sciences sociales informatiques. Parmi ses travaux récents, elle a étudié les effets des textos entre amis sur la participation électorale aux États-Unis.
Projets de recherche Tout déplier Tout replier
Advancing Machine Learning with Causal Models Projet de recherche au Canada / 2023 - 2029
Advancing Machine Learning with Causal Models Projet de recherche au Canada / 2023 - 2029
Évaluation de modèles neuronaux pour la correction de textes en anglais et français Projet de recherche au Canada / 2023 - 2024
Development of a system to transform audio and video feeds of medical consultations into structured notes and summaries Projet de recherche au Canada / 2023 - 2024
Real Time Unknown Object Detection on the edge Projet de recherche au Canada / 2023 - 2024
Informations supplémentaires
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