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/ Département d'informatique et de recherche opérationnelle

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Yoshua Bengio

Vcard
Professeur titulaire

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

André-Aisenstadt local 3243

yoshua.bengio@umontreal.ca

514 343-6804

Courriels

bengioy@iro.umontreal.ca (Travail)

Télécopieur : 514 343-5834

Web : ResearchGate

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Doctorat
1991 , Informatique , Université McGill (Canada)

Maîtrise
1988 , Informatique , Université McGill (Canada)

Biographie

Yoshua Bengio est un chercheur canadien spécialiste en intelligence artificielle, et pionnier de l’apprentissage profond. Il est né en France en 1964, a fait ses études à Montréal, a obtenu son doctorat en informatique de l’université McGill en 1991 et a effectué des études post-doctorales au MIT.

Depuis 1993, il est professeur au Département d’informatique et de recherche opérationnelle de l’université de Montréal. Il est aussi directeur de l’Institut de Montréal des Algorithmes d’Apprentissage et titulaire de la Chaire de Recherche du Canada sur les algorithmes d’apprentissage statistique.

En octobre 2009, il reçoit le prix Urgel-Archambault pour ses recherches en intelligence artificielle. Il co-dirige le programme de l’ICRA sur l’apprentissage automatique et l’apprentissage biologique. Son ambition est de comprendre les principes de l’apprentissage menant à l’intelligence.

Il enseigne un cours gradué (IFT6266) et supervise un large groupe d’étudiants et stagiaires post-doctoraux. Ses travaux sont fortement cités (plus de 40000 citations par Google Scholar en juin 2016, avec un H-index de plus de 80 qui croît rapidement).

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Affiliations

  • Directeur – MILA — Institut des algorithmes d'apprentissage de Montréal
  • Membre – CRM — Centre de recherches mathématiques
  • Membre – GRSNC — Groupe de recherche sur le système nerveux central
  • Membre – REPARTI — Regroupement pour l'étude des environnements partagés intelligents répartis
  • Membre – IVADO — Institut de valorisation des données

Recrutement recherche

Le MILA est toujours à la recherche de bons candidats de tous les niveaux : stagiaires (temps partiel ou temps plein), étudiants à la maîtrise, étudiants au doctorat (incluant les visiteurs) et post-doctorants. Voir aussi pourquoi étudier à MILA .

Il est attendu des doctorants et post-doctorants qu’ils possèdent une bonne connaissance de l’apprentissage machine et, si possible, de l’apprentissage profond. Au niveau post-doctoral, la plupart des candidats ont déjà un bon dossier de publication en apprentissage profond. Finalement, les candidats à tous les niveaux devraient avoir un fort bagage mathématique (probabilités, algèbre linéaire, optimisations numériques, statistiques) et informatique (analyse numérique, développement de logiciels à code source ouvert).

Pour en savoir plus sur les postes offerts, consultez la page sur le site du MILA ­­­­­­>>>

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Expertises

Mon but à long terme est de comprendre l'intelligence; comprendre ses principes sous-jacents nous donnerait accès à l'intelligence artificielle (IA), et je crois que les algorithmes d'apprentissage sont essentiels dans cette quête. Les algorithmes d'apprentissage pourraient donner aux ordinateurs la capacité de capter des connaissances opérationnelles (pas nécessairement sous forme symbolique/verbale) à partir d'exemples. Une machine ayant appris de telles connaissances pourrait ainsi faire des prédictions ou des classifications correctes sur de nouveaux cas, généraliser à de nouvelles situations. La recherche dans ce domaine a été couronnée de nombreux succès au cours des trois dernières décades, et elle est maintenant appliquée dans de nombreux domaines de la science et de la technologie.

Parmi les applications les plus connues on inclut les engins de recherche, le traitement du langage naturel, la traduction automatique, la reconnaissance de la parole, la vision par ordinateur, et la fouille de données. Mes recherches à long terme portent sur l'apprentissage de représentations, afin de dépasser des limites théoriques et pratiques des algorithmes (linéaires ou à noyau) qui ont dominé l'apprentissage machine jusqu'à récemment. Pour contourner ces limitations, une nouvelle approche appelée apprentissage profond a été développée ici et dans quelques laboratoires depuis 2006 et a connu des succès fracassants au cours des dernières années.

Encadrement Tout déplier Tout replier

Advances in deep learning methods for speech recognition and understanding Thèses et mémoires dirigés / 2020 - 2020
Diplômé(e) : Serdyuk, Dmitriy
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Neural approaches to dialog modeling Thèses et mémoires dirigés / 2020 - 2020
Diplômé(e) : Sankar, Chinnadhurai
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Characterizing and comparing acoustic representations in convolutional neural networks and the human auditory system Thèses et mémoires dirigés / 2020 - 2020
Diplômé(e) : Thompson, Jessica A. F.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Méta-enseignement : génération active d’exemples par apprentissage par renforcement Thèses et mémoires dirigés / 2020 - 2020
Diplômé(e) : Larocque, Stéphanie
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Towards better understanding and improving optimization in recurrent neural networks Thèses et mémoires dirigés / 2020 - 2020
Diplômé(e) : Kanuparthi, Bhargav
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Entity-centric representations in deep learning Thèses et mémoires dirigés / 2020 - 2020
Diplômé(e) : Assouel, Rim
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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On sample efficiency and systematic generalization of grounded language understanding with deep learning Thèses et mémoires dirigés / 2020 - 2020
Diplômé(e) : Bahdanau, Dzmitry
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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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 neural networks for natural language processing and its acceleration Thèses et mémoires dirigés / 2020 - 2020
Diplômé(e) : Lin, Zhouhan
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Natural image processing and synthesis using deep learning Thèses et mémoires dirigés / 2020 - 2020
Diplômé(e) : Ganin, Iaroslav
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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On challenges in training recurrent neural networks Thèses et mémoires dirigés / 2020 - 2020
Diplômé(e) : Anbil Parthipan, Sarath Chandar
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Prédiction et génération de données structurées à l'aide de réseaux de neurones et de décisions discrètes Thèses et mémoires dirigés / 2019 - 2019
Diplômé(e) : Dutil, Francis
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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On Deep Multiscale Recurrent Neural Networks Thèses et mémoires dirigés / 2019 - 2019
Diplômé(e) : Chung, Junyoung
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Learning and time : on using memory and curricula for language understanding Thèses et mémoires dirigés / 2019 - 2019
Diplômé(e) : Gulcehre, Caglar
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Sequence-to-sequence learning for machine translation and automatic differentiation for machine learning software tools Thèses et mémoires dirigés / 2019 - 2019
Diplômé(e) : van Merriënboer, Bart
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Improved training of generative models Thèses et mémoires dirigés / 2019 - 2019
Diplômé(e) : Goyal, Anirudh
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Improved training of energy-based models Thèses et mémoires dirigés / 2019 - 2019
Diplômé(e) : Kumar, Rithesh
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Analyzing the benefits of communication channels between deep learning models Thèses et mémoires dirigés / 2019 - 2019
Diplômé(e) : Lacaille, Philippe
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Applications of complex numbers to deep neural networks Thèses et mémoires dirigés / 2019 - 2019
Diplômé(e) : Bilaniuk, Olexa
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Learning competitive ensemble of information-constrained primitives Thèses et mémoires dirigés / 2019 - 2019
Diplômé(e) : Sodhani, Shagun
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Auto-Encoders, Distributed Training and Information Representation in Deep Neural Networks Thèses et mémoires dirigés / 2019 - 2019
Diplômé(e) : Alain, Guillaume
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Recurrent neural models and related problems in natural language processing Thèses et mémoires dirigés / 2019 - 2019
Diplômé(e) : Zhang, Saizheng
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Difference target propagation Thèses et mémoires dirigés / 2018 - 2018
Diplômé(e) : Lee, Dong-Hyun
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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Reparametrization in deep learning Thèses et mémoires dirigés / 2018 - 2018
Diplômé(e) : Dinh, Laurent
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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Feedforward deep architectures for classification and synthesis Thèses et mémoires dirigés / 2018 - 2018
Diplômé(e) : Warde-Farley, David
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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Structured prediction and generative modeling using neural networks Thèses et mémoires dirigés / 2017 - 2017
Diplômé(e) : Kastner, Kyle
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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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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Bidirectional Helmholtz Machines Thèses et mémoires dirigés / 2016 - 2016
Diplômé(e) : Shabanian, Samira
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Advances in scaling deep learning algorithms Thèses et mémoires dirigés / 2016 - 2016
Diplômé(e) : Dauphin, Yann
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Designing Regularizers and Architectures for Recurrent Neural Networks Thèses et mémoires dirigés / 2016 - 2016
Diplômé(e) : Krueger, David
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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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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Apprentissage des réseaux de neurones profonds et applications en traitement automatique de la langue naturelle Thèses et mémoires dirigés / 2015 - 2015
Diplômé(e) : Glorot, Xavier
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Apprentissage d'espaces sémantiques Thèses et mémoires dirigés / 2015 - 2015
Diplômé(e) : Mesnil, Grégoire
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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On Recurrent and Deep Neural Networks Thèses et mémoires dirigés / 2015 - 2015
Diplômé(e) : Pascanu, Razvan
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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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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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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Improving sampling, optimization and feature extraction in Boltzmann machines Thèses et mémoires dirigés / 2014 - 2014
Diplômé(e) : Desjardins, Guillaume
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Algorithmes d’apprentissage profonds supervisés et non-supervisés: applications et résultats théoriques Thèses et mémoires dirigés / 2014 - 2014
Diplômé(e) : Thibodeau-Laufer, Eric
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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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.

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Algorithmes d'apprentissage pour la recommandation Thèses et mémoires dirigés / 2013 - 2013
Diplômé(e) : Bisson, Valentin
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Apprentissage de représentations musicales à l'aide d'architectures profondes et multiéchelles Thèses et mémoires dirigés / 2012 - 2012
Diplômé(e) : Hamel, Philippe
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Apprentissage machine efficace : théorie et pratique Thèses et mémoires dirigés / 2012 - 2012
Diplômé(e) : Delalleau, Olivier
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Réseaux de neurones à relaxation entraînés par critère d'autoencodeur débruitant Thèses et mémoires dirigés / 2012 - 2012
Diplômé(e) : Savard, François
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Incorporating complex cells into neural networks for pattern classification Thèses et mémoires dirigés / 2011 - 2011
Diplômé(e) : Bergstra, James
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Prédiction de l'attrition en date de renouvellement en assurance automobile avec processus gaussiens Thèses et mémoires dirigés / 2011 - 2011
Diplômé(e) : Pannetier Lebeuf, Sylvain
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Understanding deep architectures and the effect of unsupervised pre-training Thèses et mémoires dirigés / 2011 - 2011
Diplômé(e) : Erhan, Dumitru
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Training deep convolutional architectures for vision Thèses et mémoires dirigés / 2010 - 2010
Diplômé(e) : Desjardins, Guillaume
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Sequential Machine learning Approaches for Portfolio Management Thèses et mémoires dirigés / 2010 - 2010
Diplômé(e) : Chapados, Nicolas
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Modèle informatique du coapprentissage des ganglions de la base et du cortex : l'apprentissage par renforcement et le développement de représentations Thèses et mémoires dirigés / 2010 - 2010
Diplômé(e) : Rivest, François
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Échantillonnage dynamique de champs markoviens Thèses et mémoires dirigés / 2010 - 2010
Diplômé(e) : Breuleux, Olivier
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Étude de techniques d'apprentissage non-supervisé pour l'amélioration de l'entraînement supervisé de modèles connexionnistes Thèses et mémoires dirigés / 2009 - 2009
Diplômé(e) : Larochelle, Hugo
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Modèles Pareto hybrides pour distributions asymétriques et à queues lourdes Thèses et mémoires dirigés / 2008 - 2008
Diplômé(e) : Carreau, Julie
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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TONGA : un algorithme de gradient naturel pour les problèmes de grande taille Thèses et mémoires dirigés / 2008 - 2008
Diplômé(e) : Manzagol, Pierre-Antoine
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Avancées théoriques sur la représentation et l'optimisation des réseaux de neurones Thèses et mémoires dirigés / 2008 - 2008
Diplômé(e) : Le Roux, Nicolas
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Boosting hierarchique et construction de filtres Thèses et mémoires dirigés / 2007 - 2007
Diplômé(e) : LaBarre, Marc-Olivier
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Algorithms for classifying recorded music by genre Thèses et mémoires dirigés / 2006 - 2006
Diplômé(e) : Bergstra, James
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Collaborative filtering techniques for drug discovery Thèses et mémoires dirigés / 2006 - 2006
Diplômé(e) : Erhan, Dumitru
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Réduction de dimension pour modèles graphiques probabilistes appliqués à la désambiguïsation sémantique Thèses et mémoires dirigés / 2005 - 2005
Diplômé(e) : Boisvert, Maryse
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Réducation de dimensionnalité non linéaire et vorace Thèses et mémoires dirigés / 2005 - 2005
Diplômé(e) : Ouimet, Marie
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Extraction d'information à partir de transcription de conversations téléphoniques spécialisées Thèses et mémoires dirigés / 2005 - 2005
Diplômé(e) : Boufaden, Narjès
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Segmentation hiérarchique du domaine sémantique pour l'accélération d'un modèle de langage Thèses et mémoires dirigés / 2004 - 2004
Diplômé(e) : Morin, Frédéric
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Méthodes à noyaux appliquées à la gestion de portefeuille Thèses et mémoires dirigés / 2004 - 2004
Diplômé(e) : Dorion, Christian
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Modèles à noyaux à structure locale Thèses et mémoires dirigés / 2004 - 2004
Diplômé(e) : Vincent, Pascal
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Généralisation d'algorithmes de réduction de dimension Thèses et mémoires dirigés / 2004 - 2004
Diplômé(e) : Paiement, Jean-François
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Accélérer l'entraînement d'un modèle non-paramétrique de densité non normalisée par échantillonnage aléatoire Thèses et mémoires dirigés / 2003 - 2003
Diplômé(e) : Senécal, Jean-Sébastien
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Quelques modèles de langage statistiques et graphiques lissés avec WordNet Thèses et mémoires dirigés / 2003 - 2003
Diplômé(e) : Jauvin, Christian
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

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Les algorithmes d'apprentissage appliqués aux risques financiers Thèses et mémoires dirigés / 2003 - 2003
Diplômé(e) : Dugas, Charles
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

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Projets de recherche Tout déplier Tout replier

Autonomous Deep Learning for AI Projet de recherche au Canada / 2019 - 2025

Chercheur principal : Yoshua Bengio
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

NSERC CREATE Program on Machine Learning in Quantitative Finance and Business Analytics Projet de recherche au Canada / 2018 - 2025

Chercheur principal : Manuel Morales
Co-chercheurs : Fabian Bastin , Alain Tapp , Yoshua Bengio , Geneviève Gauthier , Erick Delage , Cody Hyndman , Marco Bijvank , Christine Lemieux , Yuri Levin , Jia Yuan Yu
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PV118026-FONCER : Prog. formation orientée nouveauté, la collaboration et l'expérience en recherche

Learning in Machines & Brains Projet de recherche au Canada / 2020 - 2024

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

Learning in Machines & Brains (Co-Director) Projet de recherche au Canada / 2019 - 2024

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

Learning in Machines & Brains Projet de recherche au Canada / 2018 - 2024

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

FI - Data Serving Canadians : Strategy for a Data-Driven Innovation Ecosystem Projet de recherche au Canada / 2016 - 2024

Chercheur principal : Marie-Josée Hébert
Co-chercheurs : Pierre L'Écuyer , Michel Bouvier , Yoshua Bengio , Jean-Claude Tardif , François Soumis , Miguel Anjos , Gilbert Laporte , Jean-François Cordeau , Michel Gendreau , Andrea Lodi
Sources de financement : SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada

Union Neurosciences et Intelligence Artificielle Québec (UNIQUE) / Regroupements stratégiques Projet de recherche au Canada / 2019 - 2023

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

CENTRE DE RECHERCHES MATHEMATIQUES (CRM) Projet de recherche au Canada / 2015 - 2023

Chercheur principal : Luc Vinet
Co-chercheurs : Pavel Winternitz , Alfred Michel Grundland , Christiane Rousseau , Sabin Lessard , François Perron , Sylvie Hamel , Marlène Frigon , Karim Jerbi , Jacques Bélair , François Lalonde , Robert Gwyn Owens , Gilles Brassard , Alain Vinet , Michel Delfour , Yvan Saint Aubin , Manuel Morales , Paul M Gauthier , Manu Paranjape , Véronique Hussin , Fahima Nekka , Yoshua Bengio , Pierre Duchesne , Jiri Patera , Nadia El-Mabrouk , Louis-Pierre Arguin , Andrew Granville , Iosif Polterovich , Octavian Cornea , Matilde Lalin , Dimitrios Koukoulopoulos , Maciej Augustyniak , Jun Li , William Witczak-Krempa , Gena Hahn , Mireille Schnitzer , Alexander Fribergh , Benjamin Seamone , Egor Shelukhin , Alejandro Murua , Mylène Bédard , Alain Tapp , Laurent Charlin , Hélène Cossette , Christian Genest , Frédéric Gourdeau , Claude Levesque , Étienne Marceau , Pierre Mathieu , Thomas Joseph Ransford , Louis-Paul Rivest , Jean-Marie De Koninck , Javad Mashreghi , Thierry Duchesne , Alexandre Bureau , M'Hamed Lajmi Lakhal Chaieb , José Manuel Urquiza , Hugo Chapdelaine , Michael Lau , Nicolas Doyon , Alexandre Girouard , Khader Khadraoui , Antonio Lei , Pengfei Guan , Xiaowen Chang , Prakash Panangaden , R Platt , Michael C. Mackey , John A Toth , Henri Darmon , Karl Peter Russell , Niky Kamran , Jacques Claude Hurtubise , Adrian Iovita , Peter Bartello , Eyal Goren , Dmitry Jakobson , Vojkan Jaksic , Daniel Tzvi Wise , Bruce Alan Reed , Anthony Raymond Humphries , Frederic Guichard , Russell Steele , Erik P. Cook , Robert Brandenberger , Adrian Vetta , Erica Moodie , Keshav Dasgupta , Christophe Grova , Bruce Shepherd , David Stephens , Gantumur Tsogtgerel , Johanna Neslehova , Jean-Christophe Nave , Johannes Walcher , Paul François , Hamed Hatami , Anmar Khadra , Adam M. Oberman , Michael Yves Michel Pichot , Frédéric Lesage , Jean-Marc Lina , Vladimir Makarenkov , Alexander Maloney , Dana Louigi Addario-Berry , André Fortin , André Garon , Dominique Pelletier , Vahid Partovi Nia , Éric P. Marchand , Debbie Janice Dupuis , Syed Ali , Yogendra Chaubey , Christopher Cummins , Chantal David , Eusebius Jacobus Doedel , José Garrido , Pawel Gora , Richard Hall , John P. Harnad , Hershy Kisilevsky , Galia Dafni , D. Korotkin , Xiaowen Zhou , Benoit Larose , Marco Bertola , Alexei Kokotov , Wei Sun , Cody Hyndman , Alina Stancu , Patrice Gaillardetz , Lea Popovic , André Dieter Bandrauk , Ibrahim Assem , Tomasz Kaczynski , Shiping Liu , Virginie Charette , Vasilisa Shramchenko , Maxime Descoteaux , Taoufik Bouezmani , Anne Bergeron , François Bergeron , Steven P. Boyer , Srecko Brlek , Sorana Froda , Christophe Reutenauer , Roger Villemaire , Jean-François Renaud , Vestislav Apostolov , Steven Lu , Pedro Peres-Neto , Christophe Hohlweg , Mathieu Boudreault , Geneviève Lefebvre , FRANCO SALIOLA , Alexandre Roch , Simon Guillotte , Frédéric Rochon , Karim Oualkacha , Mark Powell , Bruno L. Rémillard , Alexandre Blondin-Massé , Thomas Brüstle , Richard Fournier , Linan Chen , Clement Hyvrier , Payman Kassaei , Piotr Przytycki , Denis Talbot , Jean-François Coeurjolly , Frédéric Godin , Marcin Sabok , Yi Yang , Anne Mackay , Paramita Saha Chaudhuri , Jérôme Vétois , Ting-Huei Chen , Aurélie Labbe , Mélina Mailhot , Alexandra Schmidt , Simon Philippe Caron-Huot
Sources de financement : FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-(RS) Programme de regroupements stratégiques

Mila - Quebec Artificial Intelligence Institute for working on the project proposed by Helmholtz Zentrum München Financial support for the proposal of an Helmholtz International Lab Projet de recherche au Canada / 2020 - 2022

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Sources de financement : FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Grands défis de société

Apogée Canada fonds d'excellence en recherche / Bourse d'excellence IVADO au postdoctoraux Alexandra Luccioni Projet de recherche au Canada / 2020 - 2022

Chercheur principal : Yoshua Bengio
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

Low Mixed Precision Techniques for CNN Models Projet de recherche au Canada / 2020 - 2021

Sources de financement : Deeplite
Programmes de subvention :

Providing value to SMB by optimizing ETL Projet de recherche au Canada / 2020 - 2021

Sources de financement : MITACS Inc.
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS

Low Mixed Precision Techniques for CNN Models Projet de recherche au Canada / 2020 - 2021

Sources de financement : Ministère Économie et Innovation
Programmes de subvention :

Decentralized Deep Radiomics: Scaling up the discovery of prognostic and predictive cancer imaging biomarkers from routine clinical data across a network of hospitals Projet de recherche au Canada / 2020 - 2021

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

Unsupervised Anomaly Detection in multivariate Time Series Data Projet de recherche au Canada / 2020 - 2021

Sources de financement : MITACS Inc.
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS

Programme de fonds de démarrage et d'opération pour professeur IVADO - Compte fonds d'opération - Jonathan Binas Projet de recherche au Canada / 2019 - 2021

Sources de financement : SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Fonds démarrage et opération

Apogée Canada fonds d'excellence en recherche / Bourse d'excellence IVADO à la maitrise Bhargav Kanuparthi Projet de recherche au Canada / 2019 - 2021

Chercheur principal : Yoshua Bengio
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

Subvention accordée au projet Apogée Données au service des Canadiens : apprentissage profond et optimisation aux fins de la révolution du savoir. / Bourse postdoc, Candidat Simon Verret. Projet de recherche au Canada / 2019 - 2021

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Sources de financement : FRQSC/Fonds de recherche du Québec - Société et culture (FQRSC)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Bourse

Deep learning for precision medicine by joint analysis of gene expression profiles measured through RNA-Seq and microarrays Projet de recherche au Canada / 2018 - 2021

Chercheur principal : Sébastien Lemieux
Co-chercheurs : Yoshua Bengio , Guy Sauvageau
Sources de financement : SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements , Génome Québec
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Projet de recherche ,

Matching MHC 1-associated peptide spectra to sequencing reads using deep neural networks Projet de recherche au Canada / 2018 - 2021

Chercheur principal : Pierre Thibault
Co-chercheurs : Sébastien Lemieux , Claude Perreault , Yoshua Bengio
Sources de financement : SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements , Génome Québec
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Projet de recherche ,

Apogée Canada fonds d'excellence en recherche / Stages Postdoctoraux IVADO Jonathan Binas Projet de recherche au Canada / 2018 - 2021

Chercheur principal : Yoshua Bengio
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

NSERC COHESA: Computing Hardware for Emerging Intelligent Sensory Applications Projet de recherche au Canada / 2016 - 2021

Chercheur principal : Andreas Moshovos
Co-chercheurs : Yoshua Bengio
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PVX20967-(SPS/SPG) Subventions de projets stratégiques

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

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

DEEP LEARNING OF REPRESENTATIONS Projet de recherche au Canada / 2014 - 2021

Chercheur principal : Yoshua Bengio
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

Ground Truth Projet de recherche au Canada / 2020 - 2020

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

Low Data Drug Discovery Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

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

Cross Domain Recommendation System for the food industry Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

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

Time-series forecasting Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

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

Super resolution for MRI scans Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

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

Low data drug modeling Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

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

Speaker Diarization Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

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

Readmission AI: a predictive tool to assess patient risk of hospital readmission Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

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

Link predicting in court Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

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

Real-time object recognition on wearable devices Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

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

Real-time visual detection for robotic inspection Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

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

Simplification of long sentences Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

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

Deep learning-based drug discovery and molecule generation Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

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

Machine/Deep Learning applied in P&C insurance representations Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

Sources de financement : MITACS Inc.
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS

OPTIMIZATION FOR BUSINESS SYSTEMS AND CONVERSATIONAL ANALYTICS (Retail Personal Store Manager) Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

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

Optimizing Transfer Learning using Bidirectional Encoder Representations from Transformers Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

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

Power Network Transfer Capability Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

Sources de financement : MITACS Inc.
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS

Electrical Load Forecasting Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

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

Satellite Solar Radiation Nowcasting Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

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

Evaluation of monitoring data for predictive maintenance of energy production assets Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020

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

Canadian Open Neuroscience Platform_CONP Projet de recherche au Canada / 2017 - 2020

Chercheur principal : Alan C Evans
Co-chercheurs : Sébastien Jacquemont , Yoshua Bengio , Jean-Claude Tardif , Julien Doyon , Patricia Conrod , Pierre-Louis Bellec
Sources de financement : Fondation Brain Canada
Programmes de subvention :

SUBVENTION D'INFRASTRUCTURE DU FRSQ POUR LE GRSNC(GROUPE DE RECHERCHE SUR LE SYSTÈME NERVEUX CENTRAL) Projet de recherche au Canada / 2002 - 2020

Chercheur principal : Trevor Drew , Richard Robitaille , Louis-Éric Trudeau
Co-chercheurs : John Francis Kalaska , C. Elaine Chapman , Gary Duncan , Allan Smith , Serge Rossignol , Arlette Kolta , Guy Doucet , Jean-Pierre Gossard , Laurent Descarries , Andrea Michelle Green , Florin Amzica , Gilles Lavigne , Karl J.L. Fernandes , Réjean Dubuc , Christine Vande Velde , Luc DesGroseillers , Jean-Claude Lacaille , Vincent Castellucci , Louis St-Amant , Anne-Noël Samaha , Jannic Boehm , Pierre Rainville , Yves Lamarre , Richard Warren , Yoshua Bengio , Nicole Leclerc , Lionel Carmant , Paul Cisek , Pierre Drapeau , Pierre J. Blanchet , Numa Dancause , Adriana Di Polo , Daniel Lévesque , Hélène Girouard , Wayne Steven Sossin
Sources de financement : FRQS/Fonds de recherche du Québec - Santé (FRSQ)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Subvention de groupe de recherche

AI to predict emergency visits Projet de recherche au Canada / 2019 - 2019

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

Reinforcement Learning for Aviation Training Projet de recherche au Canada / 2019 - 2019

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

Data-driven Transplantation Science Projet de recherche au Canada / 2018 - 2019

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Co-chercheurs : Héloïse Cardinal , Andrea Lodi
Sources de financement : SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Projet de recherche

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

Longitudinal Weak Labeling for lung cancer prognosis and treatment response prediction Projet de recherche au Canada / 2017 - 2019

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

Multimodal Multilingual Continuous Representation for Human Language Understanding (M2CR) Projet de recherche au Canada / 2015 - 2019

Chercheur principal : Yoshua Bengio
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 : Aaron Courville , Yoshua Bengio
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)

CHAIRE DE RECHERCHE DU CANADA EN ALGORITHMES D'APPRENTISSAGE STATISTIQUE Projet de recherche au Canada / 2013 - 2019

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

Apogée Canada fonds d'excellence en recherche / Fonds de soutien à la recherche de l'étudiant Devansh Arpit Projet de recherche au Canada / 2017 - 2018

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Co-chercheurs : Marie-Josée Hébert
Sources de financement : SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada

Apogée Canada fonds d'excellence en recherche / Compte pour le paiement des salaires et portion recherche des quatre post-doc liée au MILA. Candidats: Devansh Arpit, Devon Hjelm, Joseph Paul Cohen et Jason Jo. Projet de recherche au Canada / 2017 - 2018

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Co-chercheurs : Marie-Josée Hébert
Sources de financement : SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada

Apogée Canada fonds d'excellence en recherche / Fonds de soutien à la recherche de l'étudiant Devon Hjelm. Projet de recherche au Canada / 2017 - 2018

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Co-chercheurs : Marie-Josée Hébert
Sources de financement : SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada

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 , Roland Memisevic , 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 (OIR) -1 -(de 7 001 $ à 150 000 $)

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

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

Leveraging Unlabelled, Off-Task Data to improve ASR for Low-Resource Languages Based on the Transferability of Acoustic Features Learned by Deep Neural Networks Projet de recherche au Canada / 2015 - 2018

Chercheur principal : Marc Schoenwiesner
Co-chercheurs : Yoshua Bengio
Sources de financement : MITACS Inc. , Ministère Économie et Innovation
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS , PVXXXXXX-Prog. soutien rech (PSR v1B): Soutien à des projets rech. (Mitacs)

Leveraging Unlabelled, Off-Task Data to improve ASR for Low-Resource Languages Based on the Transferability of Acoustic Features Learned by Deep Neural Networks Projet de recherche au Canada / 2015 - 2018

Chercheur principal : Marc Schoenwiesner
Co-chercheurs : Yoshua Bengio

RESEARCH ON DEEP STRUCTURED OUTPUT MODELS Projet de recherche au Canada / 2014 - 2018

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Sources de financement : Nuance Foundation
Programmes de subvention :

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 ,

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 ,

REGROUPEMENT STRATEGIQUES - CALCUL QUEBEC Projet de recherche au Canada / 2011 - 2016

Chercheur principal : Normand Mousseau
Co-chercheurs : Paul Charbonneau , Radu Ion Iftimie , Bernard Gendron , Yoshua Bengio , Anne Bruneau , Michel Côté , Garry Hanan , Guy Dumas , Mario Fafard , Marc Parizeau , Hugo Martel , Peter Vanrolleghem , Eliot McIntire , John Molson , Christian Gagné , Man K. Peter Yau , Hong Guo , Charles Gale , Nikolas Provatas , Tal Arbel , Nicolas Moitessier , Andreas T. Warburton , Gilbert Holder , Sivakumaran Nadarajah , Brigitte Vachon , Mohammed Meguid , Eric Douglas Galbraith , André Fortin , Brigitte Jaumard , François Bertrand , Alain Rochefort , Frédéric Sirois , G. Peslherbe , Marius Paraschivoiu , Guillaume Lamoureux , David Walsh , André Dieter Bandrauk , André-Marie Tremblay , Pierre Harvey , Noureddine Atalla , David Sénéchal , Armand Soldera , Alexandre Blais , Gabriel Crainic , Pierre Gauthier , Adam Skorek , Pierre Dumouchel , Frederic Legeron
Sources de financement : FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-(RS) Programme de regroupements stratégiques

CENTRE DE RECHERCHES MATHEMATIQUES (CRM) Projet de recherche au Canada / 2008 - 2016

Chercheur principal : Luc Vinet
Co-chercheurs : Pavel Winternitz , Christiane Rousseau , Sabin Lessard , François Perron , Sylvie Hamel , Gena Hahn , Marlène Frigon , Jacques Bélair , François Lalonde , Robert Gwyn Owens , Gilles Brassard , Michel Delfour , Yvan Saint Aubin , Manuel Morales , Jonathan Taylor , Paul M Gauthier , Manu Paranjape , Véronique Hussin , Fahima Nekka , Christian Léger , Jean-François Angers , Yoshua Bengio , Pierre Duchesne , Anne Bourlioux , Abraham Broer , Jiri Patera , Nadia El-Mabrouk , Andrew Granville , Iosif Polterovich , Octavian Cornea , Line Baribeau , Christian Genest , Frédéric Gourdeau , Robert Guénette , Claude Levesque , Pierre Mathieu , Thomas Joseph Ransford , Louis-Paul Rivest , Jean-Marie De Koninck , Javad Mashreghi , Thierry Duchesne , Pengfei Guan , David Avis , Michael C. Mackey , James Owen Ramsay , John A Toth , Sherwin A Maslowe , Henri Darmon , David B Wolfson , Karl Peter Russell , Olga Kharlampovich , Niky Kamran , Jacques Claude Hurtubise , Adrian Iovita , Peter Bartello , Eyal Goren , Dmitry Jakobson , Alain C. Vandal , Vojkan Jaksic , Daniel Tzvi Wise , Anthony Raymond Humphries , Alexei Miasnikov , Erica Moodie , Thomas Wihler , Robert Seiringer , Johannes Walcher , Frédéric Lesage , Jean-Marc Lina , André Fortin , André Garon , John Mullins , Éric P. Marchand , Debbie Janice Dupuis , Syed Ali , Yogendra Chaubey , Christopher Cummins , Chantal David , Pawel Gora , John P. Harnad , Hershy Kisilevsky , John McKay , Galia Dafni , D. Korotkin , Benoit Larose , Marco Bertola , Vasek Chvatal , Alexander Shnirelman , Alina Stancu , Lea Popovic , André Dieter Bandrauk , Ibrahim Assem , Tomasz Kaczynski , Shiping Liu , Virginie Charette , Vasilisa Shramchenko , Maxime Descoteaux , François Bergeron , Steven P. Boyer , Srecko Brlek , André Joyal , Brenda MacGibbon , Christophe Reutenauer , Vestislav Apostolov , Olivier Collin , Steven Lu , Bruno L. Rémillard , Elisa Shahbazia Ohannessian , Yinannis Petridis , David Sankoff , Thomas Brüstle , Habib Benali , Nantel Bergeron , Simon Chauve , Francis Clarke , Richard Fournier , Martin Jakob Gander , Nadia Ghazzali , Alfred Michel Grundland
Sources de financement : FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-(RS) Programme de regroupements stratégiques

PORTION RECHERCHE - NSERC-UBISOFT INDUSTRIAL RESEARCH CHAIR ON LEARNING REPRESENTATIONS FOR IMMERSIVE VIDEO GAMES Projet de recherche au Canada / 2006 - 2015

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Sources de financement : Ubi Soft Divertissements Inc. , CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : , PVX20971-(PCI) Professeurs-chercheurs industriels-Chaire de recherche industrielle

LEARNING DEEP ARCHITECTURES FOR AI Projet de recherche au Canada / 1994 - 2015

Chercheur principal : Yoshua Bengio
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

APPRENTISSAGE DISTRIBUTE D'ARCHITECTURES PROFONDES SUR D'IMMENSES ENSEMBLES DE DONNEES Projet de recherche au Canada / 2011 - 2014

Chercheur principal : Michael Rabbat
Co-chercheurs : Yoshua Bengio
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)

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

SUPPORT OF RESEARCH FOR THE ACADEMIC YEAR 2004-2005 TO 2012-2013 Projet de recherche au Canada / 2004 - 2014

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Sources de financement : ICRA/Institut canadien des recherches avancées
Programmes de subvention :

DEEP LEARNING FOR SPAM FILTERING Projet de recherche au Canada / 2013 - 2013

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PV128974-(EGP) Programme de subvention d'engagement partenarial

IMPLEMENTING BOLTZMANN MACHINES ON QUANTUM COMPUTING HARDWARE Projet de recherche au Canada / 2013 - 2013

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PV128974-(EGP) Programme de subvention d'engagement partenarial

DEEP LEARNING FOR ADAPTIVE REAL-TIME BIDDING Projet de recherche au Canada / 2012 - 2013

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PVX81211-(I2IP) Programme De l'idée à l'innovation

MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR AUTOMATED ANALYSIS OF PLAYER BEHAVIOR IN NEXT-GENERATION VIDEO GAMES Projet de recherche au Canada / 2010 - 2013

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Sources de financement : Ubi Soft Divertissements Inc.
Programmes de subvention :

Publications Tout déplier Tout replier

Publications pertinentes

  • Goodfellow, I.J., Y. Bengio et A. Courville. Deep Learning. Cambridge, MA: MIT Press, 2016.
  • LeCun, Y., Y. Bengio et G. Hinton. « Deep learning. » Nature 521, no 7553 (2015): 436–44.
  • Bahdanau, D., K. Cho et Y. Bengio. « Neural machine translation by jointly learning to align and translate. » ICLR, 2015. arXiv:1409.0473.

D'autres publications du professeur Yoshua Bengio, sont disponibles ici : http://www.iro.umontreal.ca/~lisa/publications2/index.php/authors/show/1

Prix et distinctions

Informations supplémentaires

Médias

Capsule science #7 : Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

Yoshua Bengio, professeur au Département d'informatique et de recherche opérationnelle de l'Université de Montréal, nous parle de l'intelligence artificielle.

The Rise of Artificial Intelligence through Deep Learning | Yoshua Bengio | TEDxMontreal

A revolution in AI is occurring thanks to progress in deep learning. How far are we towards the goal of achieving human-level AI? What are some of the main challenges ahead?

| FRQ | Yoshua Bengio et les impacts de l'IA | Conférence de Montréal 2018

Est-ce possible d'encadrer la manière d'utiliser l'intelligence artificielle ?

Yoshua Bengio: Deep Learning Cognition | Full Keynote - AI in 2020 & Beyond

Yoshua Bengio, considered one of the 'Godfathers of Artificial Intelligence' discusses Recurrent independent mechanisms, sample complexity, end-to-end adaptation, multivariate categorical MLP conditionals and more.

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