Récapitulation de la rencontre virtuelle d'Amii sur l'IA - 17 septembre 2020

Le 17 septembre 2020, les participants se sont réunis pour regarder et participer au AI Meetup depuis le confort de leur maison. L'événement comprenait :

Mohammad Motallebi

Chercheur Amii au xAI Lab

Les systèmes d'intelligence artificielle sont largement considérés comme ayant une capacité magique à prédire ou à classer lorsqu'ils reçoivent des données d'entrée. Cependant, les utilisateurs ne savent pas vraiment pourquoi ces systèmes donnent des résultats spécifiques. Le domaine de l'intelligence artificielle compréhensible (XAI) tente de répondre à cette question. Dans son exposé, Mohammad aborde les définitions et les principes fondamentaux de l'IA, présente à l'auditoire des cas d'utilisation dans l'industrie et fournit des exemples pour l'illustrer. Il explique ensuite brièvement l'un des principaux travaux en XAI (LIME) et l'extension du xAI Lab à ce sujet, 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, Matthew vise à expliquer pourquoi le RL est génial, à souligner en quoi le RL est différent des autres méthodes d'apprentissage automatique, à donner des exemples d'utilisation du RL et à présenter une sélection de problèmes de recherche ouverts sur le RL. Il propose également des suggestions sur la manière dont les personnes intéressées peuvent en apprendre davantage sur le RL (en dehors de la salle de classe).

Merci à tous ceux qui ont pu se joindre à nous ! Si vous avez manqué notre rencontre de septembre, regardez-la maintenant :

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