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Natural Sciences and Engineering; Engineering

Sarath Chandar Anbil Parthipan

Professeur associé

Faculté des arts et des sciences - Département d'informatique et de recherche opérationnelle

sarath.chandar.anbil.parthipan@umontreal.ca

Secondary number: 514 340-4711 #3245 (Travail 1)
Secondary email: sarath-chandar.anbil-parthipan@polymtl.ca (Travail)

Media

Teaching Machines to See, Understand & Act: AICan 2019 Panel Discussion 4

Visitez cifar.ca/fr/ia pour vous abonner au Bulletin IACan et rester au courant de ce qui se passe en IA au Canada. Le CIFAR est à la tête de la Stratégie pancanadienne en matière d’intelligence artificielle du gouvernement du Canada, assortie d’un octroi de 125 millions de dollars, en collaboration avec les trois nouveaux instituts d’IA : Amii à Edmonton, Mila à Montréal et l’Institut Vecteur à Toronto.

CIFAR

Profile

Research expertise

Intérêts de recherche

  • Réseaux de neurones récurrents
  • Apprentissage continu
  • Apprentissage par renforcement
  • Apprentissage profond
  • Traitement du langage naturel
  • Apprentissage machine
  • Intelligence artificielle

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Affiliations and responsabilities

Teaching and supervision

Student supervision

Theses and dissertation supervision (Papyrus Institutional Repository)

2025

Modeling the world to reason and plan

Graduate : Samsami, Mohammad Reza
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2024

Towards efficient and effective preference alignment for large language models

Graduate : Thakkar, Megh Vipul
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2023

Towards adaptive deep model-based reinforcement learning

Graduate : Rahimi-Kalahroudi, Ali
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2022

Benchmarking bias mitigation algorithms in representation learning through fairness metrics

Graduate : Reddy, Charan
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2021

IIRC : Incremental Implicitly-Refined Classification

Graduate : Abdelsalam, Mohamed
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2021

Continuous coordination as a realistic scenario for lifelong learning

Graduate : Badrinaaraayanan, Akilesh
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2021

PatchUp : a feature-space block-level regularization technique for convolutional neural networks

Graduate : Faramarzi, Mojtaba
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.

Projects

Research projects

2025

Learning pixel-based web agents

Lead researcher : Sarath Chandar Anbil Parthipan
Funding sources: MITACS Inc.
Grant programs: PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2024 - 2025

Reinforcement Learning for Micro-Grid Control and Optimization

Funding sources: MITACS Inc.
Grant programs: PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS

Outreach

Publications and presentations

Disciplines

  • Computer Science
  • Computer Engineering and Software Engineering

Areas of expertise

  • Neural Networks
  • Deep learning
  • Natural-language processing (NLP)
  • Artificial intelligence

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