Portrait de Amir-massoud  Farahmand (Upcoming member)

Amir-massoud Farahmand (Upcoming member)

Membre académique principal
Professeur associé, Polytechnique Montréal
University of Toronto
Sujets de recherche
Apprentissage par renforcement
Apprentissage profond
Raisonnement
Théorie de l'apprentissage automatique

Biographie

Amir-massoud Farahmand est professeur associé au Département de génie informatique et logiciel de Polytechnique Montréal et membre académique principal à Mila - Institut québécois d'intelligence artificielle, ainsi que professeur associé (statut uniquement) au Département d'informatique de l'Université de Toronto. Il a été chercheur scientifique et titulaire de la chaire CIFAR AI au Vector Institute de Toronto entre 2018-2024, et chercheur principal aux Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL) à Cambridge, aux États-Unis, entre 2014-2018. Il a obtenu son doctorat à l'Université de l'Alberta en 2011, suivi de bourses postdoctorales à l'Université McGill (2011-2014) et à l'Université Carnegie Mellon (CMU) (2014).

La vision de recherche d'Amir-massoud est de comprendre les mécanismes informatiques et statistiques nécessaires pour concevoir des agents d'intelligence artificielle efficaces qui interagissent avec leur environnement et améliorent de manière adaptative leur performance à long terme. Il a de l'expérience dans le développement de méthodes d'apprentissage par renforcement et d'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes industriels.