Linglong Kong
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Linglong Kong est titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR à Amii. Professeur agrégé au département de sciences mathématiques et statistiques de l’Université de l’Alberta, il est titulaire de la Chaire de recherche du Canada en apprentissage statistique.
Dans le cadre de ses recherches, Kong s’intéresse entre autres à l’analyse de données fonctionnelles et de neuroimagerie, à l’apprentissage automatique statistique, aux statistiques robustes et à la régression quantile, ainsi qu’à l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé intelligente.
Prix
- Chaire de recherche du Canada en apprentissage statistique, Université de l’Alberta, 2020
- Représentant du Programme des futurs leaders du Forum STS du Japon, CRSNG, 2018
- Prix du meilleur superviseur, Université de l’Alberta, 2018
- Prix de mentorat Josephine Mitchell, Université de l’Alberta, 2017
- Chargé de recherche, Institut de sciences statistiques et de mathématiques appliquées (SAMSI), 2015
Publications Pertinentes
- Wang, Y., Sun, K., Liu, Y., Zhao, Y., Pan, B., Jui, S., Jiang, B., and Kong, L. (2021). Damped Anderson Mixing for Deep Reinforcement Learning: Acceleration, Convergence, and Stabilization, Proceeding of the 35th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021).
- Han, P., Kong, L., Zhao, J. and Zhou, X. (2019). A General Framework for Quantile Estimation with Incomplete Data. Journal of Royal Statistical Society: Series B. Vol. 81, P. 2, 305-333.
- Mavrin, B., Zhang, S., Yao, H., Kong, L.., Wu, K., and Yu, Y. (2019). Distributional Reinforcement Learning for Efficient Exploration, Proceedings of the Thirty-sixth International Conference on Machine Learning (ICML-19).
- Zhang, L., Cobza, B., Wilman, A. And Kong, L. (2018). Significant Anatomy Detection through Sparse Classification: A Comparative Study. IEEE Transition in Medical Imaging, Vol. 37, No. 1, 128-137.
- Zhu, H., Fan, J. and Kong, L. (2014). Spatially Varying Coefficient Model for Neuroimaging Data with Jump Discontinuities. Journal of the American Statistical Association, Vol. 109, No. 507, 1084-1098.
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