Max Welling
À Propos
Max Welling est un informaticien qui travaille dans le domaine de l’intelligence artificielle (systèmes experts, apprentissage automatique, robotique).
Il est titulaire d’une chaire de recherche en apprentissage automatique à l’Université d’Amsterdam. Il est le cofondateur de « Scyfer BV », une entreprise dérivée de l’université en apprentissage profond. Il a fait un stage postdoctoral au California Institute of Technology, à l’Université de la Californie à Los Angeles et à l’Université de Toronto. Il a obtenu un doctorat en 1998 sous la supervision de Gerard ‘t Hooft, lauréat d’un prix Nobel. Il a siégé au conseil de rédaction de JMLR et de JML et a été rédacteur adjoint pour Neurocomputing et JCGS. Il a reçu des subventions de Google, Facebook, Yahoo, NSF, NIH, NWO et ONR-MUR. Actuellement, il siège au conseil de la fondation NIPS et du Data Science Research Center à Amsterdam. Il dirige l’Amsterdam Machine Learning Lab (AMLAB); et codirige le Qualcomm-UvA deep learning lab (QUVA), le Bosch-UvA Deep Learning lab (DELTA) et le AML4Health Lab.
Prix
- Président du programme, ECV, 2016
- Rédacteur en chef adjoint, IEEE TPAMI
- Président général, NIPS, 2014
- Prix du meilleur article, ICML, 2012
- Prix Koenderink de l’ECCV, 2010
- Subvention de carrière de la National Science Foundation, 2005
Publications Pertinentes
- Kingma, D. et coll. « Variational Dropout and the Local Reparameterization Trick. » Article présenté à la NIPS Conferenc, 2015.
- Korattikara, A. et coll. « Bayesian Dark Knowledge. » Article présenté à la conférence NIPS, 2015.
- Kingma, D. et coll. « Semi-supervised Learning with Deep Generative Models. » Dans Proceedings of NIPS 2014, 3581–3589.
- Cohen, T. et M. Welling. « Harmonic Exponential Families on Manifolds. » Article présenté à l’ICML, 2015.
- Kingma, D. et M. Welling. « Auto-Encoding Variational Bayes. » Article présenté à l’ICLR, 2014.
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