Faits marquants

POINTS SAILLANTS EN VIDÉO

Voyez pourquoi tant de personnes diplômées de l’École d’été APAR affirment que cette expérience a changé le cours de leur carrière, à un moment déterminant de leur vie professionnelle.

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SPÉCIALISTES 2023

Yoshua Bengio Machine Learning for Scientific Discovery
Glen Berseth Robot Learning (embodied AI)
Sarath Chandar Introduction to Neural Networks
Wenhu Chen Deep learning for NLP
Stefanie Czischek AI in quantum physics
Audrey Durand Exploration-Exploitation/Bandits
Golnoosh Farnadi Intro to Ethics | Responsible AI
Marzyeh Ghassemi AI for Health
Gauthier Gidel Introduction to Optimization
Marc Lanctôt Multi-agent and Social RL
Nicolas Le Roux Policy Search
Paul Liang Multimodal AI
Dave Meger Deep RL
Margaret Mitchell Responsible AI
Marlos Machado Better experiments/methods in RL (Empirical aspects of RL)
Chris Pal Deep learning for Visual Perception
Marek Petrik Robustness & safety in RL
Doina Precup Intro to RL: Markov Decision Process and Planning
Doina Precup Intro to RL: From Planning to Learning
Dhanya Sridhar Causality
Erin Talvitie Model-based RL
Petar Veličković Intro to GNNs
Su Wang Recent advances in Generative Models and vision
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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, 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
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