Sciences naturelles et génie; Sciences appliquées; Sciences de la santé
Jian Tang
- Professeur associé
-
Faculté des arts et des sciences - Département d'informatique et de recherche opérationnelle
Autre numéro :
514 340-3834
(Travail 1)
Autre courriel :
tangjianpku@gmail.com
(Travail)
Médias
Portrait
Expertise de recherche
Intérêts de recherche : apprentissage en profondeur, apprentissage par renforcement, apprentissage par représentation graphique, compréhension du langage naturel, systèmes de recommandation et découverte de médicaments
Biographie
Je suis actuellement professeur adjoint à HEC Montréal et à Mila, ainsi que professeur associé au DIRO. Auparavant, j’étais un chercheur postdoctoral à l’Université du Michigan et à l’Université Carnegie Mellon. J’ai également travaillé chez Microsoft Research Asia en tant que chercheur associé entre 2014 et 2016.
Affiliations et responsabilités
Affiliations de recherche
Enseignement et encadrement
Encadrement
Thèses et mémoires dirigés (dépôt institutionnel Papyrus)
2024
Towards combining deep learning and statistical relational learning for reasoning on graphs
Diplômé(e) : Qu, Meng
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2024
Reasoning with structure : graph neural networks algorithms and applications
Diplômé(e) : Deac, Andreea-Ioana
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2023
Deep geometric probabilistic models
Diplômé(e) : Xu, Minkai
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2023
AI for molecule discovery with multi-modal knowledge
Diplômé(e) : Liu, Shengchao
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Projets
Rayonnement
Publications et communications
Disciplines
- Informatique
- Biologie moléculaire
- Neurosciences
- Sciences biomédicales
- Génie biomédical
Champ d’expertise
- Apprentissage profond
- Théorie des graphes
- Traitement automatique du langage naturel (TALN)
- Génie biomédical
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