« Si nous parvenons à automatiser toutes les prises de décision dans l'industrie et à le faire correctement, cela aura un impact économique considérable. »
Richard S. Sutton
Coauteur de Reinforcement Learning: An Introduction, lauréat du prix Turing et directeur scientifique de l'Amii

Définition apprentissage par renforcement Depuis le premier jour
Amii est l'un des centres d'expertise en apprentissage par renforcement les plus anciens au monde. Nos membres sont au cœur de ce domaine depuis sa création en tant que champ de recherche.
Au cours des 20 dernières années, nos chercheurs en apprentissage par renforcement ont :
A posé les bases théoriques du RL moderne
Création de références mondiales en matière de RL
Systèmes RL livrés dans le monde réel
Architectures d'apprentissage fondamentales définies qui sous-tendent désormais le RL profond

Amii est le centre canadien dédié à l'apprentissage par renforcement. centre d'apprentissage par renforcement
Nous comptons parmi nos collaborateurs certains des chercheurs les plus éminents au monde, notamment le Dr Richard S. Sutton, expert mondialement reconnu en apprentissage par renforcement et lauréat du prix Turing 2024. Nos travaux fondamentaux dans le domaine de l'apprentissage par renforcement ont façonné et continuent de définir l'avenir de ce domaine crucial de l'IA.
1. Nous accueillons les meilleurs talents mondiaux en matière d'apprentissage par renforcement.

Lauréat du prix Turing et directeur scientifique d'Amii
Richard S. Sutton
Récompensé par le prix A.M. Turing, la plus haute distinction en informatique, aux côtés d'Andrew Barto pour leurs travaux fondamentaux sur l'apprentissage par renforcement. Pour en savoir plus sur l'apprentissage par renforcement, il a littéralement écrit un livre sur le sujet.

Boursier Amii
Michael Bowling
Chercheur de premier plan dans le domaine de l'IA, connu pour ses travaux sur l'IA appliquée aux jeux à information imparfaite. Ses systèmes d'IA, notamment Cepheus et DeepStack, montrent comment les machines peuvent apprendre, s'adapter et surpasser les humains dans des scénarios décisionnels complexes.

Membre Amii, Canada Chaire CIFAR en IA
Martha White
Co-fondatrice et PDG de RL Core Technologies, elle est à l'origine des innovations dans le domaine du RL et du traitement de l'eau. Elle a également été admise au Collège des nouveaux chercheurs, artistes et scientifiques par la Société royale du Canada (SRC) pour ses travaux de recherche en intelligence artificielle.

Membre de l'Amii, titulaire de la chaire CIFAR AI au Canada et membre du conseil d'administration de l'Amii
Patrick M. Pilarski
Faire progresser l'avenir des prothèses en développant des membres intelligents et adaptatifs qui apprennent et s'améliorent à l'usage. En tant que codirecteur du laboratoire BLINC de l'Université de l'Alberta, il exploite l'apprentissage par renforcement pour offrir aux utilisateurs de prothèses un contrôle plus naturel et intuitif.
2. Nous formons la prochaine génération de leaders en RL
Nous avons organisé la Deep Learning & Reinforcement Learning Summer School, qui a lancé la carrière de certains des esprits les plus brillants dans le domaine de l'IA. Nous investissons dans la prochaine génération de leaders mondiaux en IA et leur dispensons un enseignement.
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L'apprentissage par renforcement est le moteur des entreprises qui façonnent déjà la prochaine décennie d'innovation. En vous associant à Amii, vous bénéficiez d'un accès direct aux meilleurs experts à l'origine des plus grandes avancées en matière d'apprentissage par renforcement.
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Chez Amii, nous avons acquis une expertise approfondie dans l'identification de solutions à des problèmes complexes à l'aide de l'IA. Nous sommes désormais prêts à mettre cette expérience au service de votre entreprise.
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Apprentissage par renforcement – Aperçu général
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Apprentissage par renforcement pour les entreprises
Découvrez pourquoi les entreprises axées sur la croissance choisissent l'apprentissage par renforcement

Cas d'utilisation : de la recherche à la réalité
Découvrez comment Amii résout des problèmes concrets grâce à l'apprentissage par renforcement.

