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Natural Sciences and Engineering

Christopher Pal

Professeur associé

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

christopher.pal@umontreal.ca

Secondary number: 514 340-4711 #7174 (Travail 1)

Profile

Research expertise

Intelligence artificielle, la vision par ordinateur, la reconnaissance de formes et l’apprentissage automatique avec des applications à l’infographie, l’analyse du langage naturel et l’exploration des données.

Biography

Christopher Pal est professeur agrégé dans le département de génie informatique et génie logiciel à l’École Polytechnique de Montréal. Ses intérêts de recherche incluent : la vision par ordinateur, la reconnaissance de formes et l’apprentissage automatique avec des applications à l’infographie, l’analyse du langage naturel et l’exploration des données.

Il était auparavant professeur agrégé en informatique à l’Université de Rochester. Il a également occupé des postes à l’Université du Massachusetts, de l’Université de Toronto, « Interval Research » et « the Interactive Visual Media Group of Microsoft Research ». Il a obtenu son doctorat de l’Université de Waterloo au Canada.

Affiliations and responsabilities

Teaching and supervision

Student supervision

Theses and dissertation supervision (Papyrus Institutional Repository)

2026

Improving language models for underserved languages and communities

Graduate : Emezue, Chris Chinenye
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2025

3D generative models and score-based diffusion in function space

Graduate : Lim, Jae Hyun
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
2024

Searching for Q*

Graduate : Piché, Alexandre
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
2024

Enhancing factuality and coverage in summarization via referencing key extracted content

Graduate : Belanger Albarran, Georges
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2024

Self-play for human-agent communication

Graduate : Gupta, Abhinav
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
2023

Conditional generative modeling for images, 3D animations, and video

Graduate : Voleti, Vikram
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
2021

Recommandation conversationnelle : écoutez avant de parlez

Graduate : Vachon, Nicholas
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2021

Deep reinforcement learning for multi-modal embodied navigation

Graduate : Weiss, Martin
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2021

On representation learning for generative models of text

Graduate : Subramanian, Sandeep
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
2020

Towards Understanding Generalization in Gradient-Based Meta-Learning

Graduate : Guiroy, Simon
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2020

Unsupervised representation learning in interactive environments

Graduate : Racah, Evan
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2020

Real-Time Reinforcement Learning

Graduate : Ramstedt, Simon
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2020

Balancing signals for semi-supervised sequence learning

Graduate : Xu, Ge Ya
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2020

On learning and generalization in unstructured taskspaces

Graduate : Mehta, Bhairav
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2019

Visual question answering with modules and language modeling

Graduate : Pahuja, Vardaan
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2019

Feature extraction on faces : from landmark localization to depth estimation

Graduate : Honari, Sina
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.

Projects

Research projects

2025 - 2026

Improving tropical tree biodiversity mapping from drone imagery to support the scientific study and conservation of tropical forests

Lead researcher : Christopher Pal
Funding sources: MITACS Inc.
Grant programs: PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2025 - 2026

Improving Credit Assignment for Software Engineering Agents

Lead researcher : Liam Paull
Co-researchers : Christopher Pal
Funding sources: MITACS Inc.
Grant programs: PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2021 - 2022

Extracting 3D pose from video potentially using Neural ODEs

Lead researcher : Christopher Pal
Funding sources: MITACS Inc.
Grant programs: PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS

Outreach

Publications and presentations

Disciplines

  • Computer Science

Areas of expertise

  • Artificial intelligence
  • Computer vision
  • Pattern recognition
  • Machine learning
  • Computer graphics
  • Natural-language processing (NLP)