Osmar Zaïane (titulaire de la chaire d'IA du CIFAR, boursier d'Amii et professeur à l'université d'Alberta ) prononcera un discours liminaire lors de la 34e conférence canadienne sur l'IA, qui se tiendra en ligne du 25 au 28 mai de cette année.

La présentation -- D'un modèle prédictif interprétable à une explication agnostique du modèle -- se concentre sur les méthodes d'apprentissage basées sur des règles, en particulier les classificateurs associatifs. Les classificateurs associatifs peuvent déterminer des modèles à partir de données et effectuer une classification basée sur les caractéristiques qui sont les plus indicatives de la prédiction. Osmar présentera une nouvelle approche de classificateur associatif qui est plus précise et génère un modèle plus petit, et qui peut également être utilisée dans un pipeline d'IA explicable pour expliquer les déductions d'autres classificateurs de boîte noire, indépendamment du modèle prédictif utilisé à l'intérieur de la boîte noire.

Parmi les autres conférenciers principaux de la conférence figurent : Doina Precup, membre académique principal de Mila, professeur agrégé à l'Université McGill et chef d'équipe de recherche à DeepMind Montréal, ainsi que Graham Taylor, professeur agrégé et titulaire de la chaire de recherche du Canada en apprentissage automatique à l'Université de Guelph et titulaire de la chaire d'IA de l'ICRA au Vector Institute.

La conférence canadienne sur l'IA est parrainée par l'Association canadienne pour l'intelligence artificielle (CAIAC) et invite les auteurs à présenter des travaux originaux dans tous les domaines de l'IA théorique et appliquée. Colocalisée avec les conférences Computer and Robot Vision. Ces événements(AI-CRV 2021) réuniront des centaines de leaders de la recherche, de l'industrie et du gouvernement, ainsi que les étudiants les plus accomplis du Canada. Ils mettent en valeur l'ingéniosité, l'innovation et le leadership du Canada dans le domaine des systèmes intelligents et des technologies de l'information et de la communication de pointe.