
Christopher Pal
- Professeur associé
-
Faculté des arts et des sciences - Département d'informatique et de recherche opérationnelle
Portrait
Expertise de recherche
Intelligence artificielle, la vision par ordinateur, la reconnaissance de formes et l’apprentissage automatique avec des applications à l’infographie, l’analyse du langage naturel et l’exploration des données.
Biographie
Christopher Pal est professeur agrégé dans le département de génie informatique et génie logiciel à l’École Polytechnique de Montréal. Ses intérêts de recherche incluent : la vision par ordinateur, la reconnaissance de formes et l’apprentissage automatique avec des applications à l’infographie, l’analyse du langage naturel et l’exploration des données.
Il était auparavant professeur agrégé en informatique à l’Université de Rochester. Il a également occupé des postes à l’Université du Massachusetts, de l’Université de Toronto, « Interval Research » et « the Interactive Visual Media Group of Microsoft Research ». Il a obtenu son doctorat de l’Université de Waterloo au Canada.
Affiliations et responsabilités
Affiliations de recherche
Enseignement et encadrement
Encadrement
Thèses et mémoires dirigés (dépôt institutionnel Papyrus)
Recommandation conversationnelle : écoutez avant de parlez
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Deep reinforcement learning for multi-modal embodied navigation
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
On representation learning for generative models of text
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Towards Understanding Generalization in Gradient-Based Meta-Learning
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Unsupervised representation learning in interactive environments
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Real-Time Reinforcement Learning
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Balancing signals for semi-supervised sequence learning
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
On learning and generalization in unstructured taskspaces
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Visual question answering with modules and language modeling
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Feature extraction on faces : from landmark localization to depth estimation
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
Projets
Projets de recherche
Extracting 3D pose from video potentially using Neural ODEs
Rayonnement
Publications et communications
Disciplines
- Informatique
Champ d’expertise
- Intelligence artificielle
- Vision par ordinateur
- Reconnaissance de formes
- Apprentissage automatique
- Infographie
- Traitement automatique du langage naturel (TALN)