Portrait de Yoshua Bengio

Yoshua Bengio

Membre académique principal
Chaire en IA Canada-CIFAR
Professeur titulaire, Université de Montréal, Département d'informatique et de recherche opérationnelle
Sujets de recherche
Apprentissage automatique médical
Apprentissage de représentations
Apprentissage par renforcement
Apprentissage profond
Causalité
Modèles génératifs
Modèles probabilistes
Modélisation moléculaire
Neurosciences computationnelles
Raisonnement
Réseaux de neurones en graphes
Réseaux de neurones récurrents
Théorie de l'apprentissage automatique
Traitement du langage naturel

Biographie

*Pour toute demande média, veuillez écrire à medias@mila.quebec.

Pour plus d’information, contactez Cassidy MacNeil, adjointe principale et responsable des opérations cassidy.macneil@mila.quebec.

Reconnu comme une sommité mondiale en intelligence artificielle, Yoshua Bengio s’est surtout distingué par son rôle de pionnier en apprentissage profond, ce qui lui a valu le prix A. M. Turing 2018, le « prix Nobel de l’informatique », avec Geoffrey Hinton et Yann LeCun. Il est professeur titulaire à l’Université de Montréal, fondateur et conseiller scientifique de Mila – Institut québécois d’intelligence artificielle, et codirige en tant que senior fellow le programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique de l'Institut canadien de recherches avancées (CIFAR). Il occupe également la fonction de conseiller spécial et directeur scientifique fondateur d’IVADO.

En 2018, il a été l’informaticien qui a recueilli le plus grand nombre de nouvelles citations au monde. En 2019, il s’est vu décerner le prestigieux prix Killam. Depuis 2022, il détient le plus grand facteur d’impact (h-index) en informatique à l’échelle mondiale. Il est fellow de la Royal Society de Londres et de la Société royale du Canada, et officier de l’Ordre du Canada.

Soucieux des répercussions sociales de l’IA et de l’objectif que l’IA bénéficie à tous, il a contribué activement à la Déclaration de Montréal pour un développement responsable de l’intelligence artificielle.

Étudiants actuels

Collaborateur·rice de recherche - Cambridge University
Superviseur⋅e principal⋅e :
Collaborateur·rice de recherche - N/A
Superviseur⋅e principal⋅e :
Collaborateur·rice de recherche - KAIST
Collaborateur·rice alumni - UdeM
Postdoctorat - UdeM
Superviseur⋅e principal⋅e :
Collaborateur·rice de recherche - UdeM
Stagiaire de recherche - KOREA ADVANCED INSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
Collaborateur·rice de recherche - s.o.
Doctorat - UdeM
Superviseur⋅e principal⋅e :
Visiteur de recherche indépendant - UdeM
Collaborateur·rice de recherche - Ying Wu Coll of Computing
Collaborateur·rice de recherche - University of Waterloo
Superviseur⋅e principal⋅e :
Doctorat - UdeM
Superviseur⋅e principal⋅e :
Collaborateur·rice alumni - UdeM
Co-superviseur⋅e :
Collaborateur·rice de recherche - University of Cambridge
Collaborateur·rice alumni - UdeM
Co-superviseur⋅e :
Collaborateur·rice de recherche - UdeM
Doctorat - McGill
Superviseur⋅e principal⋅e :

Publications

ReSeg: A Recurrent Neural Network-based Model for Semantic Segmentation
Adriana Romero
Matteo Matteucci
Marco Ciccone
We propose a structured prediction architecture, which exploits the local generic features extracted by Convolutional Neural Networks and th… (voir plus)e capacity of Recurrent Neural Networks (RNN) to retrieve distant dependencies. The proposed architecture, called ReSeg, is based on the recently introduced ReNet model for image classification. We modify and extend it to perform the more challenging task of semantic segmentation. Each ReNet layer is composed of four RNN that sweep the image horizontally and vertically in both directions, encoding patches or activations, and providing relevant global information. Moreover, ReNet layers are stacked on top of pre-trained convolutional layers, benefiting from generic local features. Upsampling layers follow ReNet layers to recover the original image resolution in the final predictions. The proposed ReSeg architecture is efficient, flexible and suitable for a variety of semantic segmentation tasks. We evaluate ReSeg on several widely-used semantic segmentation datasets: Weizmann Horse, Oxford Flower, and CamVid; achieving state-of-the-art performance. Results show that ReSeg can act as a suitable architecture for semantic segmentation tasks, and may have further applications in other structured prediction problems. The source code and model hyperparameters are available on https://github.com/fvisin/reseg.
Statistical Language and Speech Processing
Fethi Bougares
Horia Cucu
Corneliu Burileanu
Myung-Jae Kim
Il-ho Yang
Jordan Rodu
Dean Phillips Foster
Weichen Wu
Stefan Bott
Felix Stahlberg
Luis A. Trindade
Hao Wang
Theano: Deep Learning on GPUs with Python
In this paper, we present Theano 1 , a framework in the Python programming language for defining, optimizing and evaluating expressions invo… (voir plus)lving high-level operations on tensors. Theano offers most of NumPy’s functionality, but adds automatic symbolic differentiation, GPU support, and faster expression evaluation. Theano is a general mathematical tool, but it was developed with the goal of facilitating research in deep learning. The Deep Learning Tutorials 2 introduce recent advances in deep learning, and showcase how Theano
COVI White Paper-Version 1.1
H. Alsdurf
T. Deleu
Prateek Gupta
Daphne Ippolito
R. Janda
Max Jarvie
Tyler Kolody
S. Krastev
Robert Obryk
D. Pilat
Nasim Rahaman
I. Rish
J. Rousseau
Abhinav Sharma
B. Struck … (voir 3 de plus)
Yun William Yu
Theano: A CPU and GPU Math Compiler in Python
Theano is a compiler for mathematical expressions in Python that combines the convenience of NumPy's syntax with the speed of optimized nati… (voir plus)ve machine language. The user composes mathematical expressions in a high-level description that mimics NumPy's syntax and semantics, while being statically typed and functional (as opposed to imperative). These expressions allow Theano to provide symbolic differentiation. Before performing computation, Theano optimizes the choice of expressions, translates them into C++ (or CUDA for GPU), compiles them into dynamically loaded Python modules, all automatically. Common machine learn- ing algorithms implemented with Theano are from 1:6 to 7:5 faster than competitive alternatives (including those implemented with C/C++, NumPy/SciPy and MATLAB) when compiled for the CPU and between 6:5 and 44 faster when compiled for the GPU. This paper illustrates how to use Theano, outlines the scope of the compiler, provides benchmarks on both CPU and GPU processors, and explains its overall design.