Shahab Bakhtiari
Mes recherches sont sur l'intersection des neurosciences et de l'IA, connue sous le nom de NeuroAI
- Professeur adjoint
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Faculté des arts et des sciences - Département de psychologie
Médias
Portrait
Expertise de recherche
Les recherches de Shahab sont centrées sur l'intersection des neurosciences et de l'IA, également appelée NeuroAI. Il étudie la perception visuelle et l'apprentissage dans les cerveaux biologiques et les réseaux neuronaux artificiels. Il utilise l'apprentissage profond comme cadre de calcul pour modéliser l'apprentissage et la perception dans le cerveau, et exploite notre compréhension du système nerveux pour créer une intelligence artificielle d'inspiration plus biologique.
Biographie
Shahab Bakhtiari est professeur adjoint à l'Université de Montréal. Il a obtenu son diplôme de premier cycle et son diplôme d'études supérieures en génie électrique à l'Université de Téhéran. Il a ensuite poursuivi un doctorat en neurosciences à l'Université McGill. Après avoir obtenu son doctorat, il a été boursier postdoctoral au Mila (Institut québécois d’intelligence artificielle), où il s'est concentré sur des recherches à l'intersection des neurosciences et de l'intelligence artificielle.
Affiliations et responsabilités
Enseignement et encadrement
Enseignement
Cours siglés (session en cours uniquement)
- PSY-3913 – IA, psychologie et neuroscience cognitive
- PSY-6913 – IA, psychologie et neuroscience cognitive
- PSY-6989 – L’apprentissage profond en neuroscience cognitive
Programmes
- 122010 – Baccalauréat en psychologie - Campus Montréal
- 122012 – Baccalauréat en neuroscience cognitive
- 122019 – Baccalauréat en psychologie - Campus Laval
- 222013 – Maîtrise en psychologie
- 322010 – Doctorat en psychologie - Recherche (Ph. D.)
- 322014 – Doctorat en psychologie, option Neuropsychologie clinique (D. Psy.)
- 322015 – Doctorat en psychologie - Recherche et intervention, option Neuropsychologie clinique (Ph. D. R-I)
Projets
Projets de recherche
An optimization framework for comparative, multispecies studies of visual s y s t e m s
An optimization framework for comparative, multispecies studies of visual s y s t e m s
Union Neurosciences et Intelligence Artificielle Québec (UNIQUE)
Frais Direct - Canada Excellence Research Chair in Autonomous Artificial Intelligence
Rayonnement
Publications et communications
Disciplines
- Neurosciences
- Psychologie
- Génie informatique et génie logiciel
Champ d’expertise
- Neurosciences computationnelles
- Apprentissage automatique
- Système visuel
- Apprentissage
- Vision
- Cerveau et apprentissage
- Neurosciences des systèmes
- Rôle des fonctions du système nerveux autonome
- Modèles informatiques
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