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Sciences naturelles et génie; Génie; Sciences sociales et humaines

Shahab Bakhtiari

Mes recherches sont sur l'intersection des neurosciences et de l'IA, connue sous le nom de NeuroAI

Professeur adjoint

Faculté des arts et des sciences - Département de psychologie

shahab.bakhtiari@umontreal.ca

Médias

Shahab Bakhtiari: Modeling specialized pathways

Modeling specialized pathways of mammalian visual system with Artificial Neural Networks

Student Panel Discussion: Career perspectives in Neuro-AI

Panelists: Julie Boyle (CNeuromod, CRIUGM, QC, Canada) / Flavie Lavoie-Cardinale (Université Laval, QC, Canada) / Shahab Bakhtiari (Université de Montréal & Mila, QC, Canada) / Angela Tam (Perceiv AI, QC, Canada)

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

Projets

Projets de recherche

2023 - 2029

An optimization framework for comparative, multispecies studies of visual s y s t e m s

Chercheur principal : Shahab Bakhtiari
Sources de financement : CRSNG/Conseil de recherches en sciences naturelles et génie du Canada (CRSNG)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-(DGECR) Tremplin vers la découverte
2023 - 2029

An optimization framework for comparative, multispecies studies of visual s y s t e m s

Chercheur principal : Shahab Bakhtiari
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
2022 - 2029

Union Neurosciences et Intelligence Artificielle Québec (UNIQUE)

Chercheur principal : Karim Jerbi
Sources de financement : FRQNT/Fonds de recherche du Québec - Nature et technologies (FQRNT)
Programmes de subvention : PVXXXXXX-(RS) Programme de regroupements stratégiques
2020 - 2027

Frais Direct - Canada Excellence Research Chair in Autonomous Artificial Intelligence

Chercheur principal : Irina Rish
Co-chercheurs : Shahab Bakhtiari , Blake Richards
Sources de financement : SPIIE/Secrétariat des programmes interorganismes à l’intention des établissements
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Chaire d'excellence en recherche du Canada

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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