Programme

HORAIRE 2025

D’autres renseignements seront mis à jour sous peu.

Semaine 1

  • Introduction à l’apprentissage profond
  • Introduction à l’apprentissage par renforcement
  • Recherche empirique sur l’IA
  • Jeunes pousses propulsées par l’IA
  • Vision
  • Traitement du langage naturel
  • L’IA au service de la science
  • La sécurité de l’IA

  • Réseaux autoattentifs et IA générative

  • Apprentissage profond par renforcement

  • Apprentissage par renforcement à base de modèles

  • Réseaux neuronaux de graphes

  • Sujet lié à l’apprentissage profond
  • Sujet lié à l’apprentissage par renforcement
  • Table ronde sur la science
  • Table ronde sur les jeunes pousses

Semaine 2

  • Séances pratiques quotidiennes, tutoriels et causeries qui aideront les participants et participantes à mener à bien leurs projets.

Spécialistes

Rich Sutton

Rich Sutton

Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR | Membre auxiliaire, Programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR | Chercheur scientifique émérite, DeepMind | Conseiller scientifique en chef, Amii | Professeur, Université de l’Alberta

Martha White

Martha White

Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR | Membre, Amii | Directrice du RLAI, Professeure, Université de l’Alberta
Voir les vidéos des moments et des personnes qui ont marqué les éditions précédentes
testimonial-yoshua-bengio

« L’EEAPAR est un lieu d’apprentissage du plus haut niveau scientifique dans des domaines de recherche qui changent le monde, mais c’est aussi une occasion de réseauter, de créer des liens durables et de développer de futures collaborations. »

Yoshua Bengio

Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, Mila | Coresponsable du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR | Directeur scientifique, IVADO | Directeur scientifique, Mila | Professeur, Université de Montréal
Kimberly Nestor

« La participation à l’École d’été APAR 2023 a été une expérience très enrichissante! La formation était très motivante et m’a permis d’étendre mes connaissances dans ce domaine. Je me suis fait des amis et des relations pour la vie, tout en découvrant des possibilités de stages et d’études postdoctorales. »

Kimberly Nestor

Kyunghyun Cho

« J’ai participé à l’École d’été APAR au début de ma carrière. Les conférences étaient extraordinaires et ont permis une interaction étroite entre les personnes présentes. C’est à ce moment que j’ai décidé de poursuivre mes recherches à plein temps dans le domaine de l’apprentissage profond. »

Kyunghyun Cho

Professeur agrégé, Université de New York; membre, programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR, membre du programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2017-2019
D'jeff Kanda Nkashama

« Ce qui m’a le plus frappé, c’est l’engagement du comité d’organisation de l’École d’été APAR à promouvoir une IA inclusive. En tant que membre d’une minorité visible, j’ai eu la chance de recevoir la bourse Inclusivité en IA du CIFAR qui m’a permis de participer pleinement à ce programme enrichissant. Tout au long de la formation, j’ai approfondi divers aspects de l’apprentissage automatique, de l’optimisation, de la vision par ordinateur, du traitement du langage naturel, ainsi que de l’éthique et de la sécurité en matière d’IA. L’étendue et la profondeur des connaissances couvertes étaient vraiment impressionnantes. »

D'jeff Kanda Nkashama

Alona Fyshe

« L’ EEAPAR est une formidable occasion de rassembler les futurs leaders de l’IA dans le cadre d’une expérience d’apprentissage immersive et agréable. C’est aussi une bonne façon de présenter la profondeur des connaissances en IA et l’expertise canadienne dans ce domaine. »

Alona Fyshe

Apprentissage automatique, apprentissage biologique, CIFAR
Titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Amii, Université de l’Alberta
Chercheuse mondiale CIFAR-Azrieli 2016-2018
circle-single-110px