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Comment approfondir notre compréhension de l’intelligence et construire des machines intelligentes?

Apprentissage automatique, apprentissage biologiques

Aperçu

L’intelligence artificielle a mené à la création d’une industrie mondiale dont l’impact se fait sentir dans tous les secteurs d’activité imaginables — de l’amélioration de la sécurité de nos services bancaires à des innovations en agriculture, en éducation, en application de la loi, en soins de santé, en exploration spatiale et en service à la clientèle.

Le programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique a joué un rôle majeur dans cette révolution grâce à des recherches visant à élucider comment les réseaux neuronaux artificiels pouvaient s’inspirer du cerveau humain et à la mise au point d’une technique puissante, l’apprentissage profond.

Aujourd’hui, le programme rehausse notre compréhension des principes informatiques et mathématiques fondamentaux qui donnent lieu à l’intelligence par l’entremise de l’apprentissage, que ce soit dans le cerveau ou dans une machine.

Les systèmes d’IA actuels ont une compréhension limitée du monde qui nous entoure. Ce programme s’attaque à ces limites en revisitant des questions fondamentales plutôt qu’en mettant l’accent sur des progrès technologiques à court terme. Cette méthode fondamentale offre le double avantage d’améliorer la conception technique des machines intelligentes et d’approfondir notre compréhension de l’intelligence.

ARTICLES NOTABLES

Hinton, G. E., S. Osindero et Y. Teh. « A fast learning algorithm for deep belief nets », Neural Computation, 18, (2006) : 1527-1554. PDF

Bengio, Y., P. Lamblin, D. Popovici et H. Larochelle, « Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks », Neural Information Processing Systems Proceedings (2006). PDF

Salakhutdinov, R. et G. Hinton. « Learning a Nonlinear Embedding by Preserving Class Neighbourhood Structure », Proceedings of the Eleventh International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (2007) : 412-419. PDF

Graves, A., A. Mohamed et G.E. Hinton. « Speech Recognition with Deep Recurrent Neural Networks », 39th International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, Vancouver (2013). PDF

LeCun, Y., Y. Bengio et G. Hinton. « Deep Learning », Nature, 521 (2015)  : 436–444. Résumé

Contactez la directrice principale du programme, Kate Geddie

Fondation : 2004


Membres : 38


Dates de renouvellement : 2008, 2014, 2019


Bienfaiteurs :
Bristol Gate Capital Partners, Facebook, Céline and Jacques Lamarre


Partenaires de recherche :
Brain Canada Foundation through the Canada Brain Research Fund, Inria


Disciplines :
Informatique, y compris intelligence artificielle et apprentissage automatique; neuroscience; bioinformatique et biologie computationnel


Prochaine réunion du programme : mai 2019 et décembre 2019

Les boursiers et les conseillers du programme

Directeurs de programme

Yoshua Bengio
Codirecteur du programme

Yoshua Bengio travaille en informatique, plus particulièrement en intelligence artificielle (apprentissage automatique).

Yann LaCun
Codirecteur du programme

Parmi les intérêts de recherche de Yann LeCun, informaticien, notons les modèles computationnels et biologiques de l’apprentissage et de la perception.

Hugo Larochelle
Directeur de programme associé

Dans ses recherches, l’informaticien Hugo La Rochelle se penche sur l’apprentissage automatique, c’est-à-dire, la mise au point d’algorithmes pour extraire des concepts et des extractions de données.

Boursiers

Francis Bach

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • École normale supérieure Paris
  • Inria
  • France

Marc G. Bellemare

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université McGill
  • Google Brian
  • Canada

Aaron Courville

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de Montréal
  • Canada

James DiCarlo

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Massachusetts Institute of Technology
  • États Unis

Rob Fergus

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de New York
  • États Unis
Ila R. Fiete

Ila R. Fiete

  • Boursière
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université du Texas à Austin
  • États Unis

David J. Fleet

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de Toronto
  • Canada

Nando de Freitas

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université d'Oxford
  • Royaume-Uni

Brendan J. Frey

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de Toronto
  • Canada

Surya Ganguli

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université Stanford
  • États Unis

Zaid Harchaoui

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de Washington
  • France

Aapo Johannes Hyvärinen

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • University College London
  • Finlande

Konrad Kording

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de la Pennsylvanie
  • États Unis

Simon Lacoste-Julien

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de Montréal
  • Canada

Honglak Lee

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université du Michigan
  • États Unis

Christopher Manning

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université Stanford
  • États Unis

Roland Memisevic

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de Montréal
  • Canada

Andrew Ng

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université Stanford
  • États Unis

Bruno Olshausen

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de la Californie à Berkeley
  • États Unis

Joelle Pineau

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université McGill
  • Canada

Doina Precup

  • Boursière
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université McGill
  • Canada

Blake Richards

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de Toronto
  • Canada

Ruslan Salakhutdinov

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de Carnegie Mellon
  • États Unis

Mark Schmidt

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de la Colombie-Britannique
  • Canada

Eero Simoncelli

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de New York
  • États Unis

Josef Sivic

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • École normale supérieure
  • Inria
  • France

Ilya Sutskever

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • OpenAI
  • États Unis

Richard Sutton

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de l'Alberta
  • Canada

Antonio Torralba

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Massachusetts Institute of Technology
  • États Unis

Pascal Vincent

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de Montréal
  • Canada

Yair Weiss

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université hébraïque de Jérusalem
  • Israël

Max Welling

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université d’Amsterdam
  • Les Pays-Bas

Christopher K. I. Williams

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université d'Édimbourg
  • Royaume-Uni

Richard Zemel

  • Boursier
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de Toronto
  • Canada

Conseillers

Pieter Abbeel

  • Conseiller
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de la Californie à Berkeley
  • États Unis

Léon Bottou

  • Conseiller
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Facebook AI Research
  • France

Geoffrey Hinton

  • Conseiller
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de Toronto
  • Google
  • Canada

Pietro Perona

  • Conseiller
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • California Institute of Technology
  • États Unis

Terrence J. Sejnowski

  • Conseiller
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Institut Salk d'études biologiques
  • États Unis

Sebastian Seung

  • Conseiller
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de Princeton
  • États Unis

Chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli

Kyunghyun Cho

  • Chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2017
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de New York
  • États Unis

Graham Taylor

  • Chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2016
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • Université de Guelph
  • Institut Vecteur
  • Canada

Joel Zylberberg

  • Chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2016
  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique
  • École de médecine de l’Université du Colorado
  • États Unis

Nouvelles