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Chelsea Finn

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  • Apprentissage automatique, apprentissage biologique

À Propos

Chelsea Finn réalise des recherches sur la capacité des robots et autres agents de développer des comportements largement intelligents par l’entremise de l’apprentissage et de l’interaction.

Pour ce faire, elle a mis au point des algorithmes d’apprentissage profond pour permettre l’apprentissage concomitant de la perception visuelle et du contrôle dans les compétences de manipulation robotique, des méthodes de renforcement inverse pour l’acquisition évolutive de fonctions de récompenses non linéaires, et des algorithmes de méta-apprentissage qui permettent une adaptation rapide et efficace en matière de perception visuelle et d’apprentissage profond.

Tout au long de sa carrière, elle a cherché à accroître la représentation de minorités sous-représentées en informatique et en intelligence artificielle par la création d’un camp de vulgarisation en intelligence artificielle à Berkeley destiné à des étudiants défavorisés du secondaire, et d’un camp de mentorat destiné aux diplômés sous-représentés dans trois universités. De plus, elle dirige des initiatives au sein des communautés WiML et Berkeley WiCSE qui se composent de chercheuses.

Prix

  • Prix de thèse de doctorat de l’ACM
  • MIT Technology Review 35 under 35 Award
  • Prix de chercheur distingué C.V. Ramamoorthy
  • Bourse d’études supérieures de la NSF

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