À propos

L’EEAPAR 2020 en chiffres (organisée par Mila)

1 200

candidatures de 75 pays

302

participants de 45 pays

113

participants qui s’identifient comme femmes

25

conférenciers et conférencières de renom

À propos de l’École d’été sur l’apprentissage profond et l’apprentissage par renforcement

En 2005, le programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR a tenu la première École d’été sur l’apprentissage profond et l’apprentissage par renforcement (EEAPAR) à Toronto (Ontario) au Canada avec l’objectif de soutenir la prochaine génération de chercheurs en IA. De nombreux participants sont aujourd’hui à la tête de certaines des plus grandes entreprises technologiques et des meilleurs laboratoires universitaires.

Aujourd’hui, l’EEAPAR est une initiative du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique et du programme national d’activités de la Stratégie pancanadienne en matière d’IA du CIFAR dans le cadre du Programme national de formation sur l’IA au service du bien commun.

Chaque année, l’EEAPAR est organisée en partenariat avec les trois instituts d’IA nationaux : l’Amii à Edmonton, l’Institut Vecteur à Toronto et Mila à Montréal.

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École d’été sur l’apprentissage profond

Les réseaux de neurones profonds constituent une méthode performante d’apprentissage automatique de représentations distribuées avec plusieurs niveaux d’abstraction. Au cours de la dernière décennie, ces réseaux ont considérablement fait progresser les techniques dans des domaines aussi variés que la vision, la compréhension du langage, la robotique, les jeux, le graphisme, les soins de santé et la génomique. Ce volet de l’École d’été abordera à la fois les fondements et les applications des réseaux de neurones profonds, des concepts de base aux résultats de la recherche de pointe.

École d’été sur l’apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement est une série d’approches visant à développer des systèmes qui apprennent un comportement optimal à partir de leurs interactions avec un environnement. Ces dernières années, l’apprentissage par renforcement est devenu une composante essentielle de l’apprentissage par renforcement profond, qui a permis à la communauté de recherche en IA d’obtenir des résultats exceptionnels pour des jeux comme le Go et dans le développement de véhicules autonomes. Ce volet de l’École d’été abordera les fondements de l’apprentissage par renforcement et présentera les découvertes les plus récentes et les tendances en matière de recherche, tout en offrant la possibilité d’interagir avec des étudiants diplômés et des chercheurs chevronnés dans ce domaine.

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« 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, codirecteur du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR et directeur scientifique de Mila
Elissa Strome, Associate Vice-President, Research & Executive Director of the Pan-Canadian AI Strategy at CIFAR

« L’École d’été est devenue un phare pour les meilleurs étudiants et experts en IA du monde entier. Nous sommes ravis de montrer à tous ce qui fait du Canada un leader mondial dans le domaine de l’IA. »

Elissa Strome

Directrice exécutive de la Stratégie pancanadienne en matière d’IA du CIFAR
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« L’École d’été sur l’apprentissage profond et l’apprentissage par renforcement offre aux jeunes une occasion unique d’apprendre et de réseauter avec des chercheurs qui peuvent les aider à démarrer leur carrière en IA. »

Blake Richards

Titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, Mila et boursier du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR
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« En plus d’offrir des possibilités d’apprentissage et de réseautage, l’École d’été met en valeur le riche écosystème de l’IA dont nous profitons au Canada. Cela a grandement encouragé certains des plus brillants esprits à faire carrière en recherche ici. »

Graham Taylor

Programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR, titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur, Université de Guelph
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
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