Laurent Charlin
Titre
- Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
- Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Laurent Charlin est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à Mila et professeur agrégé au département de sciences de la décision de HEC Montréal. Il est également professeur associé au département d’informatique et de recherche opérationnelle (DIRO) à l’Université de Montréal.
Laurent Charlin développe des modèles d’apprentissage automatique, notamment des modèles probabilistes générateurs pour la prise de décision. Ses récents travaux visent à élargir les capacités des systèmes de recommandation. De façon plus générale, il s’intéresse à l’application de méthodes d’apprentissage pour l’analyse de différentes données.
Prix
- Google Faculty Research Award, 2017
- Prix Ray Reiter pour étudiants des cycles supérieurs, Université de Toronto, 2012
- Prix d’achèvement du doctorat, Université de Toronto, 2012
- Bourse d’études supérieures Alexander Graham Bell Canada, 2009-2011
- Bourse d’études de cycles supérieurs de l’Ontario, Science et technologie (OGSST), 2008-2009
Publications Pertinentes
- Normandin, F., Golemo, F., Ostapenko, O., Rodriguez, P., Riemer, M. D., Hurtado, J.,... Caccia, M. (2021). « Sequoia: A Software Framework to Unify Continual Learning Research ».
- St-Hilaire, F., Burns, N., Belfer, R., Shayan, M., Smofsky, A., Do Vu, D.,... Kochmar, E. (2021). « A Comparative Study of Learning Outcomes for Online Learning Platforms », International Conference on Artificial Intelligence in Education, p. 331-337.
- Schwarzer, M., Rajkumar, N., Noukhovitch, M., Anand, A., Charlin, L., Hjelm, D.,... Courville, A. (2021). « Pretraining Representations for Data-Efficient Reinforcement Learning ».
- Devailly, F. X., Larocque, D., Charlin, L. (2021). « IG-RL: Inductive graph reinforcement learning for massive-scale traffic signal control », IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.
- Rodriguez, P., Caccia, M., Lacoste, A., Zamparo, L., Laradji, I. H., Charlin, L., Vazquez, D. (2020). « Beyond Trivial Counterfactual Generations with Diverse Valuable Explanations ».
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