Christopher Pal
- Professeur associé
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Faculté des arts et des sciences - Département d'informatique et de recherche opérationnelle
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)
Conditional generative modeling for images, 3D animations, and video
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
Recommandation conversationnelle : écoutez avant de parlez
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Deep reinforcement learning for multi-modal embodied navigation
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
On representation learning for generative models of text
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
Towards Understanding Generalization in Gradient-Based Meta-Learning
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Unsupervised representation learning in interactive environments
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Balancing signals for semi-supervised sequence learning
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
On learning and generalization in unstructured taskspaces
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Visual question answering with modules and language modeling
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Feature extraction on faces : from landmark localization to depth estimation
Cycle : Doctoral
Grade : Ph. D.
Projects
Research projects
Extracting 3D pose from video potentially using Neural ODEs
Outreach
Publications and presentations
Disciplines
- Computer Science
Areas of expertise
- Artificial intelligence
- Computer vision
- Pattern recognition
- Machine learning
- Computer graphics
- Natural-language processing (NLP)