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Découvrez les derniers outils et techniques d'apprentissage automatique, et explorez les sujets auxquels les chercheurs et les professionnels du secteur réfléchissent ou travaillent. Chaque réunion comprend deux présentateurs ; à la fin de chaque présentation, les participants auront l'occasion de participer à une session de questions-réponses.
Les présentateurs de ce mois-ci sont les suivants
Mohammad Motallebi - Chercheur Amii au xAI Lab
Les systèmes d'intelligence artificielle sont connus de beaucoup comme des assistants qui, lorsqu'on leur fournit des données d'entrée, peuvent les prédire ou les classer sur la base d'un modèle appris. Mais ce qui n'est pas clair pour les utilisateurs, c'est pourquoi ces systèmes donnent ces résultats. Le domaine de l'IA explicable (XAI) tente de répondre à cette question. Au cours de cet exposé, j'aborderai certaines des définitions et des principes fondamentaux de la XAI. Je passerai en revue certains des cas où l'industrie peut tirer parti de la XAI et fournirai quelques exemples pour l'illustrer. Ensuite, j'expliquerai brièvement l'un des principaux travaux de XAI (LIME) et son extension, appelée Black-box Association Rule-Based Explanations.
Matthew E. Taylor - Amii Fellow et professeur associé à UAlberta
L'apprentissage par renforcement (RL) est une technique d'apprentissage automatique qui suscite un intérêt croissant dans les communautés de recherche universitaires et industrielles. Dans cet exposé, j'ai pour objectif d'expliquer pourquoi le RL est génial, de souligner en quoi le RL est différent des autres méthodes d'apprentissage automatique, de donner des exemples d'utilisation du RL et de présenter une sélection de problèmes de recherche ouverts sur le RL. Je fournirai également des suggestions sur la meilleure façon pour les personnes intéressées d'en apprendre davantage sur le RL, en plus de suivre des cours académiques formels sur le sujet.
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