Irina Rish

Membre Académique Principal
Irina Rish
Professeure agrégée, Université de Montréal
Irina Rish

Irina Rish est professeure agrégée au Département d’informatique et de recherche opérationnelle de l’Université de Montréal (UdeM) et membre clé de Mila – Institut québécois d’intelligence artificielle. Elle est titulaire de la Chaire en IA CIFAR-Canada et de la Chaire d’excellence en recherche du Canada en IA autonome. Elle est titulaire d’une maîtrise et d’un doctorat en IA de l’Université de Californie, Irvine, et d’une maîtrise en mathématiques appliquées de l’Institut Gubkin de Moscou. Ses recherches portent sur l’apprentissage machine, l’analyse des données neurales et l’IA inspirée des neurosciences.

Ses recherches actuelles portent sur l’apprentissage continu, les algorithmes d’optimisation pour les réseaux neuronaux profonds, la modélisation épars et l’inférence probabiliste, la génération de dialogues, l’apprentissage par renforcement biologiquement plausible et les approches systémiques dynamiques de l’analyse de l’imagerie cérébrale. Avant de rejoindre l’UdeM et Mila en 2019, elle était chercheuse au Centre de recherche T. J. Watson d’IBM, où elle a travaillé sur divers projets à l’intersection des neurosciences et de l’IA, et a dirigé le défi Neuro-AI. Irina Rish détient 64 brevets, a publié plus de 80 articles de recherche, plusieurs chapitres de livres, trois ouvrages édités et une monographie sur la modélisation épars.

Pour voir le CV complet d’Irina Rish, cliquez ici.

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