Yoshua Bengio

Lauréat du prix Turing 2018. 
Professeur titulaire, Département d’informatique et de recherche opérationnelle, Université de Montréal.
Chaire de Recherche du Canada sur les algorithmes d’apprentissage statistique.
Fondateur et directeur scientifique de Mila. 
Directeur scientifique d’IVADO. 
Fellow et directeur de programme CIFAR.

Présentations

Conférence à NeurIPS’2019 atelier sur le contexte et la composition dans les réseaux neuronaux biologiques et artificiels, Vancouver, Canada, Towards Compositional Understanding of the World by Agent-Based Deep Learning, 14 décembre 2019.

Conférence à NeurIPS’2019 atelier sur l’équité et l’éthique, Vancouver, Canada, On the Wisdom Race, 13 décembre 2019.

Lecture Posner à NeurIPS’2019, Vancouver, Canada, From System 1 Deep Learning to System 2 Deep Learning,11 décembre 2019. Vidéo avec diapositives synchronisées ici.

Conférence à Climate Informatics conference, Paris, France, AI and the Climate Crisis, 4 octobre 2019.

Lecture Prix Turing, Heidelberg Laureate Forum, Heidelberg, Allemagne Deep Learning for AI, 23 septembre 2019.

Conférence à la ISIT’2019, Paris, France, Information Theory for and by Deep Learning, 11 juillet, 2019.

Lecture École d’été MINOA’2019, Ischia, Italie, Deep Learning for AI, 25 juin 2019.

Présentations neurodiscussions, GRSNC, Université de Montréal, Canada Inspiration from Brains for Deep Learning and Inspiration from Deep Learning for Brains, 2 avril 2019.

Présentation au symposium WHY-19 AAAI, Stanford University, Californie, Meta-Transfer Objective for Learning to Disentangle Causal Mechanisms, 26 Mars 2019.

Présentation à la conférence Beneficial AGI : Les défis à relever vers l’Intelligence Artificielle Générale 6 janvier 2019

Discours d’ouverture pour le 20e anniversaire de MSR Asia à l’université de Tsinghua, Pékin. Les défis de l’apprentissage profond en vue d’une IA d’aspect humain 7 novembre 2018

Conférence du MIT à la mémoire de Hans-Lukas Teuber, Franchir le pas entre l’apprentissage profond et le cerveau humain, 18 octobre 2018

Conférence à l’École d’été pour l’Apprentissage Profond et l’Apprentissage par Renforcement (DLRL’2018) à l’Institut Vector de Toronto : Réseaux neuronaux récurrents et d’attention pour le traitement de données de Système 2, 30 juillet 2018

Conférences du 19 juillet 2018 à ICDL’ 2018 (Cours avancé de science des données et de l’apprentissage automatique).
Cours № 1 (apprentissage profond et IA)
Cours №2 (Apprentissage profond, réseaux neuronaux récurrents et d’attention pour le traitement de données de Système 2)
Cours № 3 (Apprentissage par la représentation non supervisée et réseaux antagonistes génératifs)

Présentation à l’atelier des Modèles Génératifs Profonds de ICML’ 2018 : Saisir les dépendances de données de manière implicite, 14 juillet 2018