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Sciences pures; Sciences appliquées; Sciences sociales et humaines

Golnoosh Farnadi

Professeure associée

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

golnoosh.farnadi@umontreal.ca

Autre courriel : golnoosh.farnadi@hec.ca (Travail)

Portrait

Expertise de recherche

Ses intérêts de recherche se concentrent sur les biais et la discrimination en IA, mais incluent également les modèles graphiques probabilistes, la prise de décision en situation d’incertitude et les sciences sociales informatiques.

Biographie

Golnoosh Farnadi possède un doctorat en informatique, délivré conjointement par l’Université catholique de Louvain et l’Université de Gand en Belgique. Avant de devenir professeure à HEC Montréal, elle a été stagiaire postdoctorale au MILA, à Polytechnique Montréal, ainsi que chercheuse postdoctorale à la University of California – Santa Cruz.

Affiliations et responsabilités

Enseignement et encadrement

Encadrement

Thèses et mémoires dirigés (dépôt institutionnel Papyrus)

2024

Fair vaccination strategies with influence maximization : a case study on COVID-19

Diplômé(e) : Neophytou, Nicola
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2023

Towards privacy-preserving and fairness-enhanced item ranking in recommender systems

Diplômé(e) : Sun, Jia Ao
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2023

FETA : fairness enforced verifying, training, and predicting algorithms for neural networks

Diplômé(e) : Mohammadi, Kiarash
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2023

Fairness through domain awareness : mitigating popularity bias for music discovery

Diplômé(e) : Salganik, Rebecca
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2022

Better representation learning for TPMS

Diplômé(e) : Raza, Amir
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.

Projets

Rayonnement

Publications et communications

Disciplines

  • Informatique

Champ d’expertise

  • Intelligence artificielle
  • Modèles probabilistes
  • Apprentissage profond

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