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Fundamental Sciences; Applied Sciences; Social Sciences and Humanities
Golnoosh Farnadi
- Professeure associée
-
Faculté des arts et des sciences - Département d'informatique et de recherche opérationnelle
Secondary email:
golnoosh.farnadi@hec.ca
(Travail)
Profile
Research expertise
Ses intérêts de recherche se concentrent sur les biais et la discrimination en IA, mais incluent également les modèles graphiques probabilistes, la prise de décision en situation d’incertitude et les sciences sociales informatiques.
Biography
Golnoosh Farnadi possède un doctorat en informatique, délivré conjointement par l’Université catholique de Louvain et l’Université de Gand en Belgique. Avant de devenir professeure à HEC Montréal, elle a été stagiaire postdoctorale au MILA, à Polytechnique Montréal, ainsi que chercheuse postdoctorale à la University of California – Santa Cruz.
Affiliations and responsabilities
Teaching and supervision
Student supervision
Theses and dissertation supervision (Papyrus Institutional Repository)
2024
Fair vaccination strategies with influence maximization : a case study on COVID-19
Graduate : Neophytou, Nicola
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2023
Towards privacy-preserving and fairness-enhanced item ranking in recommender systems
Graduate : Sun, Jia Ao
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2023
FETA : fairness enforced verifying, training, and predicting algorithms for neural networks
Graduate : Mohammadi, Kiarash
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
2023
Fairness through domain awareness : mitigating popularity bias for music discovery
Graduate : Salganik, Rebecca
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Cycle : Master's
Grade : M. Sc.
Projects
Research projects
2024
- 2025
Interdisciplinary design of music recommender systems for the enhancement of discoverability of under-represented music cultures
Lead researcher :
Golnoosh Farnadi
Co-researchers :
Fenwick McKelvey
Funding sources:
MITACS Inc.
Grant programs:
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
Outreach
Publications and presentations
Disciplines
- Computer Science
Areas of expertise
- Artificial intelligence
- Probabilistic models
- Deep learning