PhDs et stagiaire post-doctoral, algorithmes d'apprentissage profond pour l'IA
- Comment faire en sorte que les ordinateurs puisse comprendre ce qu'ils voient aussi bien que
les humains?
- Comment permettre aux ordinateurs de communiquer avec les humains
en langage naturel?
- Comment amener les ordinateurs à composer et analyser la
musique aussi bien que
les humains?
- Pouvons-nous nous inspirer du monde naturel? du
cerveau? du développement
et de l'apprentissage humain et animal?
Les architectures profondes sont inspirées du fonctionnement du
cerveau, en décomposant l'intelligence en une hiérarchie de traitements
à des
niveaux d'abstraction multiples,
représentant des concepts que
l'ordinateur apprend essentiellement par lui-même.
L'apprentissage profond une nouvelle tendance de la recherche en intelligence artificielle,
et une des clés (selon nous) pour résoudre les problèmes
épineux (qui narguent les chercheurs depuis longtemps) de
la vision par ordinateur et de la compréhension du langage.
Voir la page de recherche de Yoshua Bengio
et www.iro.umontreal.ca/~lisa/deepLearning
pour plus de détails et d'autres pointeurs. Voir aussi le récent rapport de la NSF sur
l'importance de ces recherches.
Apprentissage de représentations pour des jeux vidéo immersifs
Des postes sont disponibles (pour stage, maîtrise, doctorat, et post-doctorat)
pour les projets que nous avons en partenariat avec Ubisoft,
un des plus gros développeur de jeux vidéo au monde. Il s'agit
d'appliquer les algorithmes d'apprentissage (en particulier l'apprentissage
de représentations) dans le domaine des jeux vidéo: modélisation des
joueurs, modélisation des animations et des mondes virtuels.