Passer au contenu

/ La recherche

Rechercher

Sciences naturelles et génie

Aaron Courville

Architectures profondes d'apprentissage

Professeur agrégé

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

André-Aisenstadt, local 3253

514 343-6111 #3520

aaron.courville@umontreal.ca

Autre courriel : courvila@iro.umontreal.ca (Travail)

Médias

Visual Reasoning via Feature-wise Linear Modulation- Aaron Courville

Visual Reasoning - answering image-related questions which require a multi-step process to answer - is a task that explores how well models can learn about complex organizational structure of objects in the world.

Adversarially Learned Inference (ALI) and BiGANs, NIPS 2016 | Aaron Courville, U de Montreal

MIT 6.S191 (2018): Deep Generative Modeling

MIT Introduction to Deep Learning 6.S191: Lecture 4 Deep Generative Modeling Lecturer: Aaron Courville January 2018

Art with MI Demo: Adversarially learned inference – with Aaron Courville

Aaron Courville (University of Montreal) discusses deep generative directed models and explores two main techniques currently used: Variational Auto-Encoders (VAE) and Generative Adversarial Networks (GAN). This talk was recorded at the Music, Art & Machine Intelligence 2016 workshop in San Francisco.

SANE2017: Aaron Courville: Progress on the Road to End-to-End Speech Synthesis

Professor Aaron Courville of the University of Montreal describes recent work on deep learning for speech synthesis. At Speech and Audio in the North East Workshop SANE 2017, Google, New York, 2017-10-19

Portrait

Expertise de recherche

Ses intérêts de recherche sont axés sur le développement de modèles et d’algorithmes pour les architectures profondes d’apprentissage, plus particulièrement le développement de modèles probabilistes et des méthodes d’inférence, avec des applications incluant la vision par ordinateur et le traitement du langage.

Biographie

Aaron Courville est professeur agrégé dans le laboratoire LISA de l’Université de Montréal. Il a reçu un doctorat en robotique en 2006 (School of Computer Science, Carnegie Mellon University). Il détient aussi une maîtrise et un baccalauréat en sciences appliquées (Electrical Enginering, University of Toronto).

Affiliations et responsabilités

Enseignement et encadrement

Encadrement

Thèses et mémoires dirigés (dépôt institutionnel Papyrus)

2019

Latent variable language models

Diplômé(e) : Tan, Shawn
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2018

Learning visual representations with neural networks for video captioning and image generation

Diplômé(e) : Yao, Li
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2018

Exploring Attention Based Model for Captioning Images

Diplômé(e) : Xu, Kelvin
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2018

Representation Learning for Visual Data

Diplômé(e) : Dumoulin, Vincent
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2018

Generative models : a critical review

Diplômé(e) : Lamb, Alexander
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2018

Sequence to sequence learning and its speech applications

Diplômé(e) : Zhang, Ying
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2018

Deep Learning for Video Modelling

Diplômé(e) : Mastropietro, Olivier
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2018

Generative models for natural images

Diplômé(e) : Ahmed, Faruk
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2017

Towards deep semi supervised learning

Diplômé(e) : Pezeshki, Mohammad
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2017

Influencing the Properties of Latent Spaces

Diplômé(e) : Zumer, Jeremie
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2017

Sequential modeling, generative recurrent neural networks, and their applications to audio

Diplômé(e) : Mehri, Soroush
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2017

Speech synthesis using recurrent neural networks

Diplômé(e) : Rodríguez Sotelo, José Manuel
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2015

Deep learning of representations and its application to computer vision

Diplômé(e) : Goodfellow, Ian
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2015

Distributed conditional computation

Diplômé(e) : Léonard, Nicholas
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2015

Leveraging noisy side information for disentangling of factors of variation in a supervised setting

Diplômé(e) : Carrier, Pierre Luc
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

Projets

Projets de recherche

2018 - 2024

Extending the Frontiers of Deep Generative Modelling

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PVX20965-(RGP) Programme de subvention à la découverte individuelle ou de groupe
2019 - 2023

Apogée Canada fonds d'excellence en recherche / Bourse d'excellence IVADO au doctorat Lluis E. Castrejon Subira

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Bourse
2019 - 2021

Programme de stages - IVADO - Eugene Belilovsky /Towards Learning Language Based Navigation in Visually Rich 3-D Environments

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Fonds d'excellence en recherche Apogée Canada/Bourse
2019 - 2020

Unsupervised Learning of 3D Scenes from Images using a View-based Representation

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : MITACS Inc.
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2016 - 2020

Software infrastructure for Deep Learning

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Sources de financement : FCI/Fondation canadienne pour l'innovation
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Initiative sur la cyberinfrastructure
2015 - 2019

Apprentissage non-supervisé d'architectures profondes pour le changement d'expressions faciales

Chercheur principal : Pascal Vincent
Co-chercheurs : Aaron Courville , Yoshua Bengio , Roland Memisevic
Sources de financement : FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention : PV113724-(PR) Projets de recherche en équipe (et possibilité d'équipement la première année)
2015 - 2019

CIFAR// Fellow // Research Support and Teaching Release // Learning in Machines & Brains

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : CIFAR - Canadian Institute for Advanced Research/ Institut canadien des recherches avancées
Programmes de subvention :
2015 - 2019

Interative Grounded Language Understanding (IGLU)

Chercheur principal : Aaron Courville
Co-chercheurs : Jean Rouat
Sources de financement : FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-ERA-NET CHIST-ERA (Recherche Européenne coordonnée)
2013 - 2019

PROBABILISTIC MODELS FOR AUTOMATIC EQUIVARIANT FEATURE DISCOVERY

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PVX20965-(RGP) Programme de subvention à la découverte individuelle ou de groupe
2016 - 2018

Deep Learning for Cognitive Computing

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Co-chercheurs : Aaron Courville , Pascal Vincent , Christopher Pal , Roland Memisevic
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG) , IBM Canada Ltée , IBM Canada Ltée
Programmes de subvention : PVX20973-(RDC-CRD) Partenariat de recherche / Subvention de recherche et développement coopérative , ,
2016 - 2018

Highperformance computing environment to leverage deep learning technology for large biomedical and neuroimaging data

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Co-chercheurs : Luc Vinet , Karim Jerbi , Aaron Courville , Pascal Vincent , Christopher Pal , Roland Memisevic
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-(OIR) Outils et d'instruments de recherche (OIR) -1 -(de 7 001 $ à 150 000 $)
2015 - 2018

Interactive Grounded Language Understanding (IGLU)

Chercheur principal : Aaron Courville
Co-chercheurs : Jean Rouat
Sources de financement : FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-ERA-NET CHIST-ERA (Recherche Européenne coordonnée)
2014 - 2018

DEVELOPPEMENT D'UN SYSTÈME ROBUSTE DE RECONNAISSANCE D'ACTIVITES HUMAINES UTILISANT DES FILMS ET LEUR TEXTE DESCRIPTIF

Chercheur principal : Aaron Courville
Co-chercheurs : Christopher Pal , Hugo Larochelle
Sources de financement : FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention : PV113724-(PR) Projets de recherche en équipe (et possibilité d'équipement la première année)
2014 - 2018

RESEARCH ON SCALING UP DEEP LEARNING

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : Nuance Foundation
Programmes de subvention :
2014 - 2017

L'APPRENTISSAGE PROFOND DES IMAGES ET DU LANGAGE NATUREL

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-(NC) Établissement de la relève professorale
2015 - 2016

CIFAR// Fellow // Research Support and Teaching Release

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : CIFAR - Canadian Institute for Advanced Research/ Institut canadien des recherches avancées
Programmes de subvention :
2015 - 2016

CIFAR//Fellow//Research Support

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : CIFAR - Canadian Institute for Advanced Research/ Institut canadien des recherches avancées
Programmes de subvention :
2014 - 2016

CIFAR//Fellow//Research Support

Chercheur principal : Aaron Courville
Sources de financement : CIFAR - Canadian Institute for Advanced Research/ Institut canadien des recherches avancées
Programmes de subvention :
2013 - 2016

ADIABATIC QUANTUM COMPUTING FOR DEEP LEARNING WITH BOLTZMANN MACHINES

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Co-chercheurs : Aaron Courville
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG) , D-Wave Systems Inc.
Programmes de subvention : PVX20967-(SPS/SPG) Subventions de projets stratégiques ,
2013 - 2016

LARGE-SCALE DEEP LEARNING FOR CONTENT-BASED RECOMMENDATION SYSTEMS

Chercheur principal : Yoshua Bengio
Co-chercheurs : Aaron Courville , Pascal Vincent , Roland Memisevic
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG) , Ubi Soft Divertissements Inc.
Programmes de subvention : PVX20967-(SPS/SPG) Subventions de projets stratégiques ,

Rayonnement

Publications et communications

Publications

Disciplines

  • Informatique

Champ d’expertise

  • Apprentissage automatique
  • Apprentissage de représentations
  • Apprentissage profond
  • Intelligence artificielle
  • Modèles probabilistes
  • Modèles statistiques
  • Réseaux de neurones