Ioannis Mitliagkas
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2018
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Mandat renouvelé – 2023
Ioannis Mitliagkas est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à Mila et professeur adjoint au département d’informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) de l’Université de Montréal.
Ses recherches portent sur les problèmes d’apprentissage statistique et d’inférence à grande échelle, les algorithmes efficaces à grande échelle et distribués, les garanties théoriques et dépendantes des données ainsi que les systèmes complexes d’optimisation. Ses travaux récents visent notamment à comprendre et à optimiser le balayage utilisé dans l’échantillonnage de Gibbs pour l’inférence, ainsi que les interactions entre l’optimisation et la dynamique des systèmes d’apprentissage à grande échelle.
Prix
- Prix du meilleur article étudiant, OPT, 2020
Publications Pertinentes
- Loizou, N., Berard, H., Gidel, G., Mitliagkas, I., Lacoste-Julien, S. (2021). « Stochastic Gradient Descent-Ascent and Consensus Optimization for Smooth Games: Convergence Analysis under Expected Co-coercivity ».
- Ahuja, K., Caballero, E., Zhang, D., Bengio, Y., Mitliagkas, I., Rish, I. (2021). « Invariance Principle Meets Information Bottleneck for Out-of-Distribution Generalization ».
- Jolicoeur-Martineau, A., Li, K., Piché-Taillefer, R., Kachman, T., Mitliagkas, I. (2021). « Gotta Go Fast When Generating Data with Score-Based Models ».
- Jolicoeur-Martineau, A., Piché-Taillefer, R., Combes, R. T. D., Mitliagkas, I. (2020). « Adversarial score matching and improved sampling for image generation ».
- Jolicoeur-Martineau, A., Mitliagkas, I. (2019). « Gradient penalty from a maximum margin perspective ».
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