Yoshua Bengio
- Professeur titulaire
-
Faculté des arts et des sciences - Département d'informatique et de recherche opérationnelle
André-Aisenstadt local 3243
Courriels
bengioy@iro.umontreal.ca (Travail)
Télécopieur : 514 343-5834
Web : ResearchGate
Web : Site web de l’unité de recherche
Web : CV
Web : CV en anglais
Web : Blogue
Web : LinkedIn
Web : Google Scholar
Web : Autre site web
Web : Autre site web
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).
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 >>>
Expertises
- Apprentissage automatique
- Apprentissage de représentations
- Apprentissage profond
- Base de données temporelle
- Intelligence artificielle
- Modèles probabilistes
- Modèles statistiques
- Réseaux de neurones
- Vision par ordinateur
- Science des données
- Traitement automatique du langage naturel (TALN)
- COVID-19
- COVID19
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
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
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Diplôme obtenu : M. Sc.
Projets de recherche Tout déplier Tout replier
Autonomous Deep Learning for AI Projet de recherche au Canada / 2019 - 2025
NSERC CREATE Program on Machine Learning in Quantitative Finance and Business Analytics Projet de recherche au Canada / 2018 - 2025
Learning in Machines & Brains (Co-Director) Projet de recherche au Canada / 2019 - 2024
Learning in Machines & Brains Projet de recherche au Canada / 2018 - 2024
FI - Data Serving Canadians : Strategy for a Data-Driven Innovation Ecosystem Projet de recherche au Canada / 2016 - 2024
Apogée Canada fonds d'excellence en recherche / Bourse d'excellence IVADO au postdoctoraux Alexandra Luccioni Projet de recherche au Canada / 2020 - 2022
Union Neurosciences et Intelligence Artificielle Québec (UNIQUE) / Regroupements stratégiques Projet de recherche au Canada / 2019 - 2022
CENTRE DE RECHERCHES MATHEMATIQUES (CRM) Projet de recherche au Canada / 2015 - 2022
Low Mixed Precision Techniques for CNN Models Projet de recherche au Canada / 2020 - 2021
Low Mixed Precision Techniques for CNN Models Projet de recherche au Canada / 2020 - 2021
Learning in Machines & Brains Projet de recherche au Canada / 2020 - 2021
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
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
Programme de fonds de démarrage et d'opération pour professeur IVADO - Compte fonds d'opération - Jonathan Binas Projet de recherche au Canada / 2019 - 2021
Apogée Canada fonds d'excellence en recherche / Bourse d'excellence IVADO à la maitrise Bhargav Kanuparthi Projet de recherche au Canada / 2019 - 2021
Apogée Canada fonds d'excellence en recherche / Stages Postdoctoraux IVADO Jonathan Binas Projet de recherche au Canada / 2018 - 2021
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
Matching MHC 1-associated peptide spectra to sequencing reads using deep neural networks Projet de recherche au Canada / 2018 - 2021
Software infrastructure for Deep Learning Projet de recherche au Canada / 2016 - 2021
NSERC COHESA: Computing Hardware for Emerging Intelligent Sensory Applications Projet de recherche au Canada / 2016 - 2021
DEEP LEARNING OF REPRESENTATIONS Projet de recherche au Canada / 2014 - 2021
Ground Truth Projet de recherche au Canada / 2020 - 2020
Real-time object recognition on wearable devices Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020
Link predicting in court Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020
Readmission AI: a predictive tool to assess patient risk of hospital readmission Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020
Speaker Diarization Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020
Real-time visual detection for robotic inspection Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020
Super resolution for MRI scans Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020
Time-series forecasting Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020
Low data drug modeling Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020
Power Network Transfer Capability Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020
Machine/Deep Learning applied in P&C insurance representations Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020
Low Data Drug Discovery Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020
Cross Domain Recommendation System for the food industry Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020
Deep learning-based drug discovery and molecule generation Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020
OPTIMIZATION FOR BUSINESS SYSTEMS AND CONVERSATIONAL ANALYTICS (Retail Personal Store Manager) Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020
Simplification of long sentences Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020
Satellite Solar Radiation Nowcasting Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020
Optimizing Transfer Learning using Bidirectional Encoder Representations from Transformers Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020
Evaluation of monitoring data for predictive maintenance of energy production assets Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020
Electrical Load Forecasting Projet de recherche au Canada / 2019 - 2020
Canadian Open Neuroscience Platform_CONP Projet de recherche au Canada / 2017 - 2020
SUBVENTION D'INFRASTRUCTURE DU FRSQ POUR LE GRSNC(GROUPE DE RECHERCHE SUR LE SYSTÈME NERVEUX CENTRAL) Projet de recherche au Canada / 2002 - 2020
AI to predict emergency visits Projet de recherche au Canada / 2019 - 2019
Reinforcement Learning for Aviation Training Projet de recherche au Canada / 2019 - 2019
Data-driven Transplantation Science Projet de recherche au Canada / 2018 - 2019
Longitudinal Weak Labeling for Lung Cancer Prognosis and Treatment Response Prediction Projet de recherche au Canada / 2018 - 2019
Longitudinal Weak Labeling for lung cancer prognosis and treatment response prediction Projet de recherche au Canada / 2017 - 2019
Multimodal Multilingual Continuous Representation for Human Language Understanding (M2CR) Projet de recherche au Canada / 2015 - 2019
Apprentissage non-supervisé d'architectures profondes pour le changement d'expressions faciales Projet de recherche au Canada / 2015 - 2019
CHAIRE DE RECHERCHE DU CANADA EN ALGORITHMES D'APPRENTISSAGE STATISTIQUE Projet de recherche au Canada / 2013 - 2019
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
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
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
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
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
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
RESEARCH ON DEEP STRUCTURED OUTPUT MODELS Projet de recherche au Canada / 2014 - 2018
ADIABATIC QUANTUM COMPUTING FOR DEEP LEARNING WITH BOLTZMANN MACHINES Projet de recherche au Canada / 2013 - 2016
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
REGROUPEMENT STRATEGIQUES - CALCUL QUEBEC Projet de recherche au Canada / 2011 - 2016
CENTRE DE RECHERCHES MATHEMATIQUES (CRM) Projet de recherche au Canada / 2008 - 2016
PORTION RECHERCHE - NSERC-UBISOFT INDUSTRIAL RESEARCH CHAIR ON LEARNING REPRESENTATIONS FOR IMMERSIVE VIDEO GAMES Projet de recherche au Canada / 2006 - 2015
LEARNING DEEP ARCHITECTURES FOR AI Projet de recherche au Canada / 1994 - 2015
DEEP LEARNING FOR IMAGE UNDERSTANDING Projet de recherche au Canada / 2011 - 2014
APPRENTISSAGE DISTRIBUTE D'ARCHITECTURES PROFONDES SUR D'IMMENSES ENSEMBLES DE DONNEES Projet de recherche au Canada / 2011 - 2014
SUPPORT OF RESEARCH FOR THE ACADEMIC YEAR 2004-2005 TO 2012-2013 Projet de recherche au Canada / 2004 - 2014
DEEP LEARNING FOR SPAM FILTERING Projet de recherche au Canada / 2013 - 2013
IMPLEMENTING BOLTZMANN MACHINES ON QUANTUM COMPUTING HARDWARE Projet de recherche au Canada / 2013 - 2013
DEEP LEARNING FOR ADAPTIVE REAL-TIME BIDDING Projet de recherche au Canada / 2012 - 2013
MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR AUTOMATED ANALYSIS OF PLAYER BEHAVIOR IN NEXT-GENERATION VIDEO GAMES Projet de recherche au Canada / 2010 - 2013
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
- Prix Urgel-Archambault, Association francophone pour le savoir (Acfas), 2009.
-
- Prix d’excellence du Fonds de recherche du Québec ‒ Nature et technologies (FRQNT) - 2019
- Colauréat du prix A. M. Turing - 2019
- Prix Marie-Victorin (sciences naturelles et génie) - 2017
- Insigne d'officier - Ordre du Canada - 2017
- Académie des sciences - Société royale du Canada - 2017
Informations supplémentaires
- 07-10-2015 Quand l'ordinateur façonne sa propre compréhension du monde
- 19-01-2016 Le magazine français La Recherche salue le travail de Yoshua Bengio
- 09-05-2016 Faut-il craindre l’intelligence artificielle?
- 12-09-2016 L’intelligence artificielle aujourd’hui… et demain!
- 15-09-2016 L’UdeM chef de file en infrastructure numérique
- 20-09-2016 Le professeur Bengio se joint au Cognitive Horizons Network d’IBM
- 23-09-2016 Révolution de l'intelligence artificielle : une conférence courue et appréciée!
- Portrait par LaPresse+ - INTELLIGENCE ARTIFICIELLE QUI EST YOSHUA BENGIO ?
- 21-11-2016 Google étend son soutien à la recherche en intelligence artificielle à l’UdeM
- 18-01-2017 Microsoft donne 6 millions de dollars au MILA
- 23-01-2017 Des données à l’action en santé
- 20-04-2017 IBM ouvrira un laboratoire à Montréal pour collaborer avec le MILA
- 11-05-2017 L’UdeM compte des personnalités extraordinaires, selon la revue «Urbania»
- 15-05-2017 100 M$ pour la création de la grappe québécoise en intelligence artificielle
- 05-07-2017 Nomination de membres de l'Université de Montréal au sein de l'Ordre du Canada
- 31-08-2017 Une importante subvention permettra d’étudier les effets positifs à long terme de l’IA
- 15-09-2017 Facebook investit plus de 7 M$US dans le MILA et dans la recherche en IA à Montréal
- 25-09-2017 Un nouveau partenariat avec Samsung en intelligence artificielle
- 03-10-2017 Yoshua Bengio parmi les personnalités «Infopresse» 2017
- 10-10-2017 Thales crée un pôle de recherche en IA à Montréal pour collaborer avec le MILA et IVADO
- 25-10-2017 Intelligence artificielle: pour un développement assujetti aux impératifs démocratiques
- 30-10-2017 Abondante récolte de Prix du Québec pour l’Université de Montréal
- 03-11-2017 Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l’intelligence artificielle
- 27-03-2019 «Le prix Nobel de l’informatique»
- 28-01-2019 L’intelligence artificielle s’installe à Montréal
- 03-12-2018 L’Université de Montréal, un leader mondial en sciences informatiques
- 16-08-2018 Yoshua Bengio reçoit de nouveaux honneurs
- 25-06-2019 Yoshua Bengio, personnalité de la semaine
- 06-04-2020 Les chercheurs d’ici mobilisés
-
L'Université de Montréal et de l'intelligence artificielle capable de guider les non-voyants
Les GPS intelligents de nouvelle de génération pourront indiquer, en ville, l’emplacement des trottoirs, des feux de circulation, des bâtiments et des obstacles nombreux qu’une personne non voyante croise sur son chemin.
Médias
Nouvelles
- Elle visait la médecine, elle découvre l’intelligence artificielle
- COVID-19: Génome Québec octroie 1 M$ pour une recherche inédite associant génomique et IA
- La recherche de contacts pour sauver des vies
- Un nouveau cours en ligne ouvert à tous sur la COVID-19 et d’autres à découvrir
- Yoshua Bengio est élu à la Royal Society
- Des chercheurs en intelligence artificielle mobilisés pour endiguer la pandémie
- Démocratiser la science des données
- Rétrospective 2019: les résultats du vote
- Un honneur pour Yoshua Bengio et deux diplômés
- Un portrait en images des changements climatiques
- L’UdeM collabore à la création d’un pôle d’expertise de formation supérieure en IA
- Yoshua Bengio est lauréat du Prix d’excellence 2019 du FRQNT
- Marc-Antoine Dilhac et Yoshua Bengio au Conseil consultatif en matière d’IA
- Deux professeurs de l’Université de Montréal reçoivent le prestigieux prix Killam
- «Le prix Nobel de l’informatique»
- Bonne participation aux portes ouvertes de l’Université de Montréal cet hiver!
- L’intelligence artificielle s’installe à Montréal
- L’Université de Montréal, un leader mondial en sciences informatiques
- Sept chercheurs de l’UdeM titulaires de chaires en intelligence artificielle Canada-CIFAR
- La Fondation Schulich donne 80 000 $ à un étudiant de l’UdeM
- Yoshua Bengio reçoit de nouveaux honneurs
- Dévoilement de la stratégie pour renforcer l’écosystème québécois en IA
- Des citoyens veillent au développement responsable de l’IA
- Trois jours d’activités ouvertes à tous sur l’intelligence artificielle au campus MIL
- Yoshua Bengio est nommé directeur scientifique du MILA
- Une pluie d’honneurs pour les chercheurs de l’UdeM
- De la Grèce à l’UdeM: l’étonnant parcours d’Ioannis Mitliagkas
- L’intelligence artificielle contribue aux recherches sur le cancer
- Déclaration de Montréal: La coconstruction avec les citoyens est commencée!
- Supergrappes : un succès québécois
- Yoshua Bengio est élu scientifique de l’année par Radio-Canada
- Le Fonds Druide: un soutien pour la recherche en intelligence artificielle
- L’UdeM, chef de file de la recherche en intelligence artificielle
- Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l’intelligence artificielle
- Intelligence artificielle: pour un développement assujetti aux impératifs démocratiques
- Un nouveau partenariat avec Samsung en intelligence artificielle
- Facebook investit plus de 7 M$US dans le MILA et dans la recherche en IA à Montréal
- Une importante subvention permettra d’étudier les effets positifs à long terme de l’IA
- Montréal se raconte
- Hugo Larochelle: le cerveau montréalais de Google Brain
- 100 M$ pour la création de la grappe québécoise en intelligence artificielle
- IBM ouvrira un laboratoire à Montréal pour collaborer avec le MILA
- Microsoft donne 6 millions de dollars au MILA
- Druide donne 1 M$ à l'UdeM
- Révolution de l'intelligence artificielle : une conférence courue et appréciée!
- Le professeur Bengio se joint au Cognitive Horizons Network d’IBM
- L’UdeM chef de file en infrastructure numérique
- Investissement majeur pour la recherche en intelligence artificielle
- Faut-il craindre l’intelligence artificielle?
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