Doina Precup
La nomination
- Membre
- Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
- Apprentissage automatique, apprentissage biologique
- Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Doina Precup est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR et membre du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR. Elle est également professeure agrégée à l’École d’informatique de l’Université McGill et directrice de l’équipe de recherche de DeepMind à Montréal.
Elle dirige des recherches fondamentales sur l’apprentissage par renforcement, travaillant principalement sur les applications de l’IA dans des domaines ayant un impact social. Ses recherches portent notamment sur les processus de décision markoviens et les applications de l’apprentissage automatique et de l’IA. Elle s’intéresse aux facteurs entourant la prise de décision par les machines dans des situations où l’incertitude est élevée.
Elle est cofondatrice du AI4Good Lab CIFAR-OSMO, un programme de formation en IA de sept semaines destiné aux étudiants de premier et de deuxième cycles qui s’identifient comme des femmes.
Prix
- Prix Creative Destruction Lab Ideas, 2017
- Prix du meilleur article étudiant (2 prix pour ses étudiants en 2017)
- Google Focused Research Award, 2017
- Membre principal, AAAI, 2015
Publications Pertinentes
- Silver, D., Singh, S., Precup, D., Sutton, R. S. (2021). « Reward is enough », Artificial Intelligence, 299(4):103535.
- Anand, N., Precup, D. (2021). « Preferential Temporal Difference Learning ».
- Sutton, R. S., Precup, D., Singh, S. (1999). « Between MDPs and semi-MDPs: A framework for temporal abstraction in reinforcement learning », Artificial intelligence, 112(1-2):181-211.
- Menze, B. H., Jakab, A., Bauer, S., Kalpathy-Cramer, J., Farahani, K., Kirby, J., Precup, D., Van Leemput, K. (2014). « The multimodal brain tumor image segmentation benchmark (BRATS) », IEEE Transactions on Medical Imaging, 34(10):1993-2024.
- Bacon, P. L., Harb, J., Precup, D. (2017). « The option-critic architecture », Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 31(1).
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