Neil Burch
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
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À Propos
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR – Nouveau mandat – 2021
Neil Burch se concentre sur la prise de décision dans des environnements à information imparfaite, où différents agents connaissent différentes choses sur le monde. Quels sont les meilleurs choix qu’un agent peut faire en théorie ? Quels sont les algorithmes pratiques pour prendre des décisions ? Dans quelle mesure ces questions sont-elles similaires ? Neil Burch s’intéresse tout particulièrement à la résolution de ces problèmes par la recherche, en utilisant le calcul au moment de la décision pour prendre de meilleures décisions.
Prix
- Développement d’un agent intelligent en profondeur limitée adapté à un jeu à information imparfaite sans limite qui bat des joueurs de poker professionnels, 2016
- Résolution du jeu de dames, 2007
Publications Pertinentes
- Bard, N., J.N. Foerster, S. Chandar, N. Burch, M. Lanctot, H.F. Song, E. Parisotto, V. Dumoulin, S. Moitra, E. Hughes, I. Dunning, S. Mourad, H. Larochelle, M.G. Bellemare, M. Bowling. « The Hanabi challenge: A new frontier for AI research », Artificial Intelligence, 280:103216, mars 2020.
- Moravčík, M., M. Schmid, N. Burch, V. Lisý, D. Morrill, N. Bard, T. Davis, K. Waugh, M. Johanson, M. Bowling. « DeepStack: Expert-Level Artificial Intelligence in No-Limit Poker », Science, 356(6337):508-513, 2017.
- Schmid, M., N. Burch, M. Lanctot, M. Moravčík, R. Kadlec, M. Bowling. « Variance Reduction in Monte Carlo Counterfactual Regret Minimization (VR-MCCFR) for Extensive Form Games Using Baselines », Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, 33:2157-2164, 2018.
- Bowling, M., N. Burch, M. Johanson, O. Tammelin. « Heads-up Limit Hold’em Poker is Solved », Science, 347(6218):145-149, 2015.
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