Samira Ebrahimi Kahou
La nomination
Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR
Stratégie pancanadienne en matière d’IA
À Propos
Samira Ebrahimi Kahou est titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR à Mila, professeure agrégée à l’École de technologie supérieure et professeure associée à l’École d’informatique de l’Université McGill.
Elle s’intéresse plus particulièrement à l’apprentissage multimodal, au raisonnement à travers les modalités, au méta-apprentissage et, de façon générale, à l’efficacité de l’apprentissage des représentations. Elle travaille également sur des méthodes d’apprentissage profond pour soutenir les systèmes de dialogue et l’IA en aide humanitaire.
Publications Pertinentes
- Goyal, R., Kahou, S. E., Michalski, V., Materzynska, J., Westphal, S., Kim, H., ... et Memisevic, R. (2017). « The "something something" video database for learning and evaluating visual common sense », Proceedings of the 2017 IEEE International Conference on Computer Vision, p. 5842-5850.
- The Theano Development Team, Al-Rfou, R., Alain, G., Almahairi, A., Angermueller, C., Bahdanau, D., Kahou, S. E., ... et van Tulder, G. (2016). « Theano: A Python framework for fast computation of mathematical expressions ».
- Kahou, S. E., Bouthillier, X., Lamblin, P., Gulcehre, C., Michalski, V., Konda, K., ... et Bengio, Y. (2016). « Emonets: Multimodal deep learning approaches for emotion recognition in video », Journal on Multimodal User Interfaces, 10(2):99-111.
- Romero, A., Ballas, N., Kahou, S. E., Chassang, A., Gatta, C., Bengio, Y. (2014). « Fitnets: Hints for thin deep nets ».
- Kahou, S. E., Pal, C., Bouthillier, X., Froumenty, P., Gülçehre, Ç., Memisevic, R., ... et Wu, Z. (2013). « Combining modality specific deep neural networks for emotion recognition in video », Proceedings of the 15th ACM International Conference on Multimodal Interaction, p. 543-550.
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