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Aaron Courville

La nomination

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À Propos

Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2023

Aaron Courville est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à Mila, membre du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique et professeur agrégé au département d’informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) de l’Université de Montréal.

Dans le cadre de ses recherches actuelles, l’informaticien Aaron Courville explore le développement de modèles et de méthodes d’apprentissage profond. Il s’intéresse particulièrement au développement de modèles probabilistes et de méthodes d’inférence novatrices. Bien qu’il se soit surtout penché sur les applications à la vision par ordinateur, il s’intéresse aussi à d’autres domaines, comme le traitement du langage naturel, le traitement des signaux audio, la compréhension de la parole et pratiquement toutes les autres tâches associées à l’intelligence artificielle.

Prix

  • Chaire de recherche du Canada sur l’apprentissage de représentations qui généralisent de manière systématique, 2022
  • Membre de l’équipe gagnante du défi de l'apprentissage par transfert, atelier ICML, 2011
  • Membre de l’équipe gagnante de la phase II du défi de l'apprentissage non supervisé et de l’apprentissage par transfert, NeurIPS, 2011

Publications Pertinentes

  • D'Oro, P., Schwarzer, M., Nikishin, E., Bacon, P., Bellemare, M., Courville A. (2023). « Sample-Efficient Reinforcement Learning by Breaking the Replay Ratio Barrier »,ICLR.
  • Schwarzer, M., Obando-Ceron, J., Courville, A., Bellemare, M., Agarwal, R., Castro, P.S. (2023). « Bigger, Better, Faster: Human-level Atari with human-level efficiency », ICML.
  • Nikishin, E., Schwarzer, M., D’Oro, P., Bacon, P., Courville A. (2022). « The primacy bias in deep reinforcement learning », ICML.
  • Krueger, D., Caballero, E., Jacobsen, J., Zhang, A., Binas, J., Zhang, D., Priol, R.L. Courville, A. (2021). « Out-of-Distribution Generalization via Risk Extrapolation (REx )», In Proceedings of Machine Learning Research. 139:5815-5826
  • Gulrajani, I., Ahmed, F., Arjovsky, M., Dumoulin, V., Courville, A. (2017). « Improved training of wasserstein gans », Advances in Ineural Information Processing Systems, 31:5769-5779.
  • Goodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. (2016). Deep Learning, MIT Press.

institut

Mila

Université de Montréal

Département

Informatique et recherche opérationnelle (DIRO)

Éducation

  • PhD (informatique), Université Carnegie Mellon
  • MASc, Université de Toronto
  • BASc (sciences de l’ingénieur), Université de Toronto

Pays

Canada

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