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Description
Titre : SÉMINAIRE: Apprentissage profond et cognition
Auteur : Yoshua Bengio
Nombre : 10/17
Etat : Possibilité de réserver
Début : Jeudi, 30 Mars, 2017 à 10:30
Lieu : PK-1140,
Pavillon Président-Kennedy (PK)
201, avenue du Président-Kennedy, H2X 3Y7
Réservation : 12

Résumé

L'apprentissage profond a apporté une révolution en intelligence artificielle qui a ses racines dans l'observation du cerveau, autant au niveau des neurosciences que des sciences cognitives. Le concept de base est celui de l'apprentissage de représentations (d'où le nom de la International Conference on Learning Representations). Ces représentations sont distribuées et cherchent à capter les facteurs explicatifs des données (entrées autant que variables à prédire). Un premier jalon important a été obtenu avec les modèles neuronaux de la langue qui produisent des vecteurs de représentation pour les mots, captant autant les aspects sémantiques que grammaticaux. Plus récemment, un bouleversement semblable a eu lieu dans le domaine de la traduction automatique grâce à ces idées, combinées avec le concept d'attention douce. Les questions fondamentales sur l'apprentissage non-supervisé de représentations qui démêleraient ces facteurs explicatifs, à plusieurs échelles temporelles ou spatiales, restent entières. Au-delà des pures données textuelles, plusieurs chercheurs explorent des cadres d'apprentissage où l'apprenant agit dans son environnement, permettant d'ancrer le sens des mots et peut-être d'utiliser les concepts abstraits comme des outils pour capter les relations causales et permettre de planifier les actions d'un agent apprenant, ce qui touche à des concepts de base de la cognition, comme les notions d'objet, de type et d'agent.

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Biographie

Yoshua Bengio est professeur titulaire au Département d'informatique et de recherche opérationnelle de l'Université de Montréal. depuis, 1993. Il est spécialiste en intelligence artificielle, et pionnier du deep learning.  Depuis 1993, il  Il est le fondateur et directeur de l'Institut des algorithmes d'apprentissage de Montréal (MILA) et titulaire de deux chaires de recherche1 dont la Chaire de recherche du Canada en algorithmes d'apprentissage statistique de l'Université de Montréal dont il est le directeur depuis 2005.

Yoshua Bengio a fait ses études à Montréal, a obtenu son doctorat en informatique de l'Université McGill en 1991 et a effectué des études postdoctorales au MIT. Il est l’éditeur du Journal of Machine Learning Research et de Foundations and Trends in Machine Learning de même qu'éditeur associé de Neural Computation. Il a également été éditeur associé des revues The Machine Learning Journal et de IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems.