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
Autre courriel :
courvila@iro.umontreal.ca
(Travail)
Médias
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
Affiliations de recherche
Unités de recherche
Membre
- CRM — Centre de recherches mathématiques
- MILA — Institut des algorithmes d'apprentissage de Montréal
- Titulaire d'une Chaire en IA CIFAR-Canada
Enseignement et encadrement
Encadrement
Thèses et mémoires dirigés (dépôt institutionnel Papyrus)
2022
On iterated learning for task-oriented dialogue
Diplômé(e) : Singhal, Soumye
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2021
Continuous coordination as a realistic scenario for lifelong learning
Diplômé(e) : Badrinaaraayanan, Akilesh
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2021
Towards deep unsupervised inverse graphics
Diplômé(e) : Parent-Lévesque, Jérôme
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2021
Data-efficient reinforcement learning with self-predictive representations
Diplômé(e) : Schwarzer, Max
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2021
On improving variational inference with low-variance multi-sample estimators
Diplômé(e) : Dhekane, Eeshan Gunesh
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2021
Estimation neuronale de l'information mutuelle.
Diplômé(e) : Belghazi, Mohamed
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2020
Deep learning and reinforcement learning methods for grounded goal-oriented dialogue
Diplômé(e) : de Vries, Harm
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2020
Emerging communication between competitive agents
Diplômé(e) : Noukhovitch, Mikhail
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2020
Representation learning in unsupervised domain translation
Diplômé(e) : Lavoie-Marchildon, Samuel
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2020
Towards learning sentence representation with self-supervision
Diplômé(e) : Hosseini, Seyedarian
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2020
Representation learning for dialogue systems
Diplômé(e) : Serban, Iulian Vlad
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2020
Advances in deep learning with limited supervision and computational resources
Diplômé(e) : Almahairi, Amjad
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2019
Latent variable language models
Diplômé(e) : Tan, Shawn
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
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.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2018
Generative models : a critical review
Diplômé(e) : Lamb, Alexander
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2018
Representation Learning for Visual Data
Diplômé(e) : Dumoulin, Vincent
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2018
Learning visual representations with neural networks for video captioning and image generation
Diplômé(e) : Yao, Li
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2018
Exploring Attention Based Model for Captioning Images
Diplômé(e) : Xu, Kelvin
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2018
Deep Learning for Video Modelling
Diplômé(e) : Mastropietro, Olivier
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2018
Generative models for natural images
Diplômé(e) : Ahmed, Faruk
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
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.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2017
Influencing the Properties of Latent Spaces
Diplômé(e) : Zumer, Jeremie
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
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.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2017
Towards deep semi supervised learning
Diplômé(e) : Pezeshki, Mohammad
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
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.
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2015
Distributed conditional computation
Diplômé(e) : Léonard, Nicholas
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
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.
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Projets
Projets de recherche
2020
- 2024
Software infrastructure for Deep Learning
Chercheur principal :
Yoshua Bengio
Co-chercheurs :
Aaron Courville
,
Jean-Claude Tardif
,
Marc Jolicoeur
,
Pascal Vincent
,
Roland Memisevic
,
Doina Precup
,
Joelle Pineau
,
Christopher Pal
Sources de financement :
FCI/Fondation canadienne pour l'innovation
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Fonds d'exploitation des infrastructures (FEI)
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
2021
- 2023
Fellow, CCAI Chair, CIFAR program in 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 :
2020
- 2023
Physics-inspired Deep Generative Modeling and New Physics Search for High Energy Physics
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
- 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
2020
- 2021
Support research related to the CIFAR program in Learning in Machines & Brains_Fellow
Chercheur principal :
Aaron Courville
Sources de financement :
CIFAR - Canadian Institute for Advanced Research/ Institut canadien des recherches avancées
Programmes de subvention :
2020
- 2021
Visual-haptic Representation for Zero-shot Learning
Chercheur principal :
Aaron Courville
Sources de financement :
MITACS Inc.
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS
2020
- 2021
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
2019
- 2021
Fellow of the CIFAR LMB Program / CIFAR program Learning in Machine & Brains
Chercheur principal :
Aaron Courville
Sources de financement :
CIFAR - Canadian Institute for Advanced Research/ Institut canadien des recherches avancées
Programmes de subvention :
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
2016
- 2021
Software infrastructure for Deep Learning
Chercheur principal :
Yoshua Bengio
Co-chercheurs :
Aaron Courville
,
Marc Jolicoeur
,
Pascal Vincent
,
Roland Memisevic
,
Jean-Claude Tardif
,
Doina Precup
,
Joelle Pineau
,
Christopher Pal
Sources de financement :
FCI/Fondation canadienne pour l'innovation
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-Initiative sur la cyberinfrastructure
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
2015
- 2019
Apprentissage non-supervisé d'architectures profondes pour le changement d'expressions faciales
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
Interative Grounded Language Understanding (IGLU)
Chercheur principal :
Jean Rouat
Co-chercheurs :
Aaron Courville
Sources de financement :
FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention :
PVXXXXXX-ERA-NET CHIST-ERA (Recherche Européenne coordonnée)
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 :
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
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
,
Roland Memisevic
,
Christopher Pal
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 $)
2016
- 2018
Deep Learning for Cognitive Computing
Chercheur principal :
Yoshua Bengio
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
,
,
2015
- 2018
Interactive Grounded Language Understanding (IGLU)
Chercheur principal :
Jean Rouat
Co-chercheurs :
Aaron Courville
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
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
Chercheur principal :
Aaron Courville
Sources de financement :
CIFAR - Canadian Institute for Advanced Research/ Institut canadien des recherches avancées
Programmes de subvention :
2013
- 2016
LARGE-SCALE DEEP LEARNING FOR CONTENT-BASED RECOMMENDATION SYSTEMS
Chercheur principal :
Yoshua Bengio
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
,
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
,
Rayonnement
Publications et communications
Publications
- Les publications d'Aaron Courville, sont disponibles ici : https://aaroncourville.wordpress.com/publications/
Disciplines
- Informatique
- Neurosciences
Champ d’expertise
- Apprentissage automatique
- Apprentissage de représentations
- Apprentissage profond
- Intelligence artificielle
- Modèles probabilistes
- Modèles statistiques
- Réseaux de neurones