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Christopher K. I. Williams

Nomination

  • Conseiller
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique

Institution

  • Université d'Édimbourg
École d'informatique

Pays

  • Royaume-Uni

Éducation

B.A. (physique et physique théorique Classe I), Université de Cambridge
M.Sc., Université de Toronto
Ph.D., Université de Toronto

À propos

Christopher Williams est un informaticien qui travaille dans le domaine de l’intelligence artificielle (systèmes experts, apprentissage automatique, robotique).

Il s’intéresse à un vaste éventail de questions théoriques et pratiques relatives à l’apprentissage automatique, à la reconnaissance de formes statistiques, aux modèles graphiques probabilistes et à la vision artificielle. Dans ses recherches actuelles, il se penche sur les prédictions avec processus gaussiens et l’interprétation d’images.

Prix

Prix de recherche Winton Capital

Publications Pertinentes

Moreno, Pol. « Overcoming Occlusion with Inverse Graphics. » Dans Computer Vision-ECCV 2016 Workshops Proceedings, Part III, H. Gang and H. Jegou (dir.), 170–185.

veringham, M. et coll. « The PASCAL Visual Object Classes Challenge - a Retrospective. » International Journal of Computer Vision 111, no 1 (2015): 98–136.

Rasmussen, C.E. et C.K.I. Williams. Gaussian Processes for Machine Learning. Cambridge, MA: MIT Press, 2006.

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