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Name: Alberta Machine Intelligence Institute (Amii)
Address: 2nd Floor, 10065 Jasper Ave, Edmonton, Alberta, T5J 3B1, Canada

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Commercialisation50
Recherche211

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Général97
Technique197

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Podcast approximativement correct13
Rencontrer le chercheur7
Limite supérieure12

19 novembre 2020
AI Meetup : Réduction des émissions de gaz à effet de serre dans l'industrie et génération de marketing de contenu
30 octobre 2020
L'IA dans la santé : Apprentissage des systèmes de santé
27 octobre 2020
Discussions à l'heure du thé : Juan Fernando Hernandez Garcia, L'architecture d'apprentissage par cascade et corrélation : Le réseau oublié
27 octobre 2020
Discussions à l'heure du thé : Robin Chauhan, TalkRL et autres projets
27 octobre 2020
Discussions à l'heure du thé : Manan Tomar, Algorithmes d'apprentissage par renforcement en plusieurs étapes (Greedy Reinforcement Learning)
27 octobre 2020
Discussions à l'heure du thé : Kirby Banman, Les non-stationnarités de régression en tant que systèmes dynamiques
15 octobre 2020
Rencontre sur l'IA : Comment les agents d'IA perçoivent et représentent le temps et la prédiction des risques liés aux opioïdes
12 octobre 2020
Discussions à l'heure du thé : Banafsheh Rafiee, Bancs d'essai de conditionnement classique pour la construction d'états
12 octobre 2020
Discussions à l'heure du thé : Qingfeng Lan, Apprentissage prédictif de la représentation pour la modélisation linguistique
5 octobre 2020
Discussions à l'heure du thé : Alan Chan sur les problèmes liés à la ML équitable
5 octobre 2020
Discussions à l'heure du thé : Khurram Javed sur l'apprentissage de modèles causaux en ligne
30 septembre 2020
Discussions à l'heure du thé : Raksha Kumaraswamy sur l'optimisme stochastique et l'exploration
24 septembre 2020
Tea Time Talks 2020 : Dhawal Gupta, Optimisations pour la TD
24 septembre 2020
"Tea Time Talks 2020 : Matthew Schlegel, Un premier regard sur le codage prédictif hiérarchique "
22 septembre 2020
Séminaire sur l'IA : Cynthia Rudin sur les modèles plus simples et comment les trouver
22 septembre 2020
Séminaire AI : Craig Sherstan sur la représentation et les fonctions de valeur générales
17 septembre 2020
Rencontre sur l'IA : L'IA explicable et l'apprentissage par renforcement
17 septembre 2020
"Tea Time Talks 2020 : Martha Steenstrup, Contrôle des réseaux de communication - Essayer de faire de la RL par rapport à quoi ? "
17 septembre 2020
Tea Time Talks 2020 : Han Wang, Représentations émergentes dans l'apprentissage par renforcement et leurs propriétés
17 septembre 2020
Tea Time Talks 2020 : Yufeng Yuan, Espace d'observation multimodal pour l'apprentissage des robots
17 septembre 2020
Tea Time Talks 2020 : Parash Rahman, Descente stochastique de gradient dans un monde en mutation
8 septembre 2020
Séminaire sur l'IA : Emilie Kaufmann sur l'apprentissage de bonnes politiques avec et sans récompenses
4 septembre 2020
Tea Time Talks 2020 : Shibhansh Dohare, L'interaction entre la recherche et la descente de gradient dans les problèmes d'apprentissage semi-stationnaires.
17 août 2020
Discussions à l'heure du thé : Connor Stephens, Comment prélever des échantillons quand personne ne regarde - Problèmes ouverts dans l'exploration de Bandit

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Discussions à l'heure du thé : Manan Tomar, Algorithmes d'apprentissage par renforcement en plusieurs étapes (Greedy Reinforcement Learning)

Discussions à l'heure du thé : Kirby Banman, Les non-stationnarités de régression en tant que systèmes dynamiques

Rencontre sur l'IA : Comment les agents d'IA perçoivent et représentent le temps et la prédiction des risques liés aux opioïdes

Discussions à l'heure du thé : Banafsheh Rafiee, Bancs d'essai de conditionnement classique pour la construction d'états

Discussions à l'heure du thé : Qingfeng Lan, Apprentissage prédictif de la représentation pour la modélisation linguistique

Discussions à l'heure du thé : Alan Chan sur les problèmes liés à la ML équitable

Discussions à l'heure du thé : Khurram Javed sur l'apprentissage de modèles causaux en ligne

Discussions à l'heure du thé : Raksha Kumaraswamy sur l'optimisme stochastique et l'exploration

Tea Time Talks 2020 : Dhawal Gupta, Optimisations pour la TD

"Tea Time Talks 2020 : Matthew Schlegel, Un premier regard sur le codage prédictif hiérarchique "

Séminaire sur l'IA : Cynthia Rudin sur les modèles plus simples et comment les trouver

Séminaire AI : Craig Sherstan sur la représentation et les fonctions de valeur générales

Rencontre sur l'IA : L'IA explicable et l'apprentissage par renforcement

"Tea Time Talks 2020 : Martha Steenstrup, Contrôle des réseaux de communication - Essayer de faire de la RL par rapport à quoi ? "

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Tea Time Talks 2020 : Parash Rahman, Descente stochastique de gradient dans un monde en mutation

Séminaire sur l'IA : Emilie Kaufmann sur l'apprentissage de bonnes politiques avec et sans récompenses

Tea Time Talks 2020 : Shibhansh Dohare, L'interaction entre la recherche et la descente de gradient dans les problèmes d'apprentissage semi-stationnaires.

Discussions à l'heure du thé : Connor Stephens, Comment prélever des échantillons quand personne ne regarde - Problèmes ouverts dans l'exploration de Bandit

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