Programme

À quoi s’attendre :

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Participation à des conférences et à des rencontres individuelles avec des spécialistes de l’IA de calibre mondial;

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Réseautage avec des scientifiques de talent de 45 pays et des dizaines d’entreprises de premier plan;

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Découverte des dernières avancées en apprentissage profond et en apprentissage par renforcement.

Domaines prioritaires 2022 //

Introduction à les réseaux neuronaux profonds

Fondamentaux de l'apprentissage en profondeur et de l'apprentissage par renforcement

Apprentissage par renforcement profond

PROGRAMME 2022 // Sujets et dates sous réserve de modifications

  • Introduction aux réseaux neuronaux
  • Introduction à l’optimisation — théorie et pratique
  • Architectures modernes
  • Réseaux neuronaux graphiques : algorithmes et applications
  • Dynamique d’entraînement des réseaux neuronaux
  • Causalité
  • Introduction à l’apprentissage par renforcement
  • Théorie de l’apprentissage par renforcement
  • Au-delà de l’apprentissage par renforcement sans modèle
  • Apprentissage par renforcement profond
  • Introduction à l’apprentissage par renforcement multiagent
  • De meilleures expériences en apprentissage par renforcement
  • Robotique
  • Formation continue
  • Introduction à l’incertitude en apprentissage profond
  • Explicabilité
  • Mise à l'échelle des données et des modèles

COMMANDITEZ L’EEAPAR

L’École d’été APAR est une occasion exceptionnelle pour les institutions, les entreprises et les organisations de jouer un rôle important dans le soutien de la prochaine génération de talents en IA et de contribuer à bâtir un avenir diversifié et prospère dans le domaine de l’IA au Canada.

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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
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
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
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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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