Sarath Chandar

Membre académique principal

sarath.chandar@mila.quebec

Chaire en IA Canada-CIFAR

Professeur associé, Polytechnique Montréal, Département d'informatique et de génie logiciel

Professeur associé, Université de Montréal, Département d'informatique et de recherche opérationnelle

Indian Institute of Technology Madras

Sujets de recherche

Alignement de l'IA

Apprentissage automatique médical

Apprentissage de représentations

Apprentissage en ligne

Apprentissage par renforcement

Apprentissage par transfert

Apprentissage profond

Apprentissage tout au long de la vie

Grands modèles de langage (LLM)

IA digne de confiance

Interprétabilité

Modèles de fondation

Optimisation

Réseaux de neurones récurrents

Systèmes multi-agents

Traitement du langage naturel

XAI (IA explicable)

Site web

Google Scholar

Biographie

Sarath Chandar est professeur associé au départment de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal, où il dirige le laboratoire de recherche Chandar. Il est également membre académique principal à Mila – Institut québécois d’intelligence artificielle, et titulaire d'une chaire en IA Canada-CIFAR et d'une Chaire de recherche du Canada en apprentissage machine permanent.

Ses recherches portent sur l'apprentissage tout au long de la vie, l'apprentissage profond, l'optimisation, l'apprentissage par renforcement et le traitement du langage naturel. Pour promouvoir la recherche sur l'apprentissage tout au long de la vie, Sarath Chandar a créé la Conférence sur les agents d'apprentissage tout au long de la vie (CoLLAs) en 2022 et a présidé le programme en 2022 et en 2023. Il est titulaire d'un doctorat de l'Université de Montréal et d'une maîtrise en recherche de l'Indian Institute of Technology Madras.