Séminaire DIC-ISC-CRIA - 21 novembre 2024 par Shahab BAKHTIARI

Shahab BAKHTIARI - 21 novembre 2024 à 10h30 au PK-5115

TITRE : La généralisation en apprentissage perceptif visuel

RÉSUMÉ 

L’Apprentissage Perceptif Visuel (APV) améliore la sensibilité visuelle grâce à la pratique, mais il se généralise rarement à de nouvelles conditions de test, un phénomène semblable au surapprentissage en apprentissage automatique. Le degré de généralisation de l’APV varie selon les tâches, limitant son application pratique en rééducation visuelle et formation d’experts (radiologues, etc.). Je discuterai des théories expliquant cette généralisation et présenterai les recherches de mon laboratoire sur la NeuroIA, un modèle computationnel visant à prédire et améliorer la généralisation de l’APV.

BIOGRAPHIE

Shahab BAKHTIARI est professeur adjoint au département de psychologie de l’Université de Montréal et membre associé de l’Institut d’intelligence artificielle Mila Québec. Ses recherches portent sur les réseaux neuronaux et leur rôle dans l’apprentissage perceptif humain, en explorant les liens entre l’intelligence artificielle et les mécanismes cérébraux. Bakhtiari détient un doctorat en neurosciences de l’Université McGill, avec une expertise en perception visuelle, apprentissage profond et apprentissage de représentation dans les systèmes neuronaux.

RÉFÉRENCE

Bakhtiari, S., Mineault, P., Lillicrap, T., Pack, C., & Richards, B. (2021). The functional specialization of visual cortex emerges from training parallel pathways with self-supervised predictive learningAdvances in Neural Information Processing Systems34, 25164-25178.

Zador, A., Escola, S., Richards, B., Ölveczky, B., Bengio, Y., Boahen, K., Botvinick, M., Chklovskii, D., Churchland, A., Clopath, C. and DiCarlo, J., (2023). Catalyzing next-generation artificial intelligence through NeuroAINature communications14(1), p.1597.

Bakhtiari, S. (2024). Representational asymmetries in neural networks: why should we care?

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