Aishwarya Agrawal
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Aishwarya Agrawal est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR et professeure adjointe au département d’informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) de l’Université de Montréal. Elle travaille également comme chercheuse au bureau de DeepMind à Montréal.
Ses intérêts de recherche se situent au carrefour de la vision par ordinateur, de l’apprentissage profond et du traitement du langage naturel. Elle se concentre sur le développement de systèmes d’intelligence artificielle (IA) capables de « voir » (c’est-à-dire de comprendre le contenu d’une image : qui fait quoi et où ?) et de « parler » (c’est-à-dire de communiquer aux humains leur compréhension en langage naturel libre).
Prix
- Bourse d’études supérieures NVIDIA, 2018
- Étoile montante en génie électrique et informatique, 2018
- Prix de la meilleure affiche, atelier sur la compréhension des objets en vue d’interactions, Conférence internationale sur la vision par ordinateur (ICCV), 2015
Publications Pertinentes
- Agrawal, A., Batra, D., Parikh, D., Kembhavi, A. (2018). « Don't just assume; look and answer: Overcoming priors for visual question answering », Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, p. 4971-4980.
- Ramakrishnan, S., Agrawal, A., Lee, S. (2018). « Overcoming language priors in visual question answering with adversarial regularization », Advances in Neural Information Processing Systems, 31.
- Agrawal, A., Kembhavi, A., Batra, D., Parikh, D. (2017). « C-vqa: A compositional split of the visual question answering (vqa) v1. 0 dataset ».
- Agrawal, A., Batra, D., Parikh, D. (2016). « Analyzing the behavior of visual question answering models ».
- Antol, S., Agrawal, A., Lu, J., Mitchell, M., Batra, D., Zitnick, C. L., Parikh, D. (2015). « Vqa: Visual question answering », Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, p. 2425-2433.
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