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Le succès des grands modèles linguistiques repose sur l'abondance et la structure naturelle des données. Que nous apprennent ces données sur notre univers et sur nous-mêmes ? Comment pouvons-nous exploiter ces connaissances pour faire progresser les applications dans des domaines cruciaux comme la découverte de médicaments ? Chris se pose ce genre de questions et s'intéresse à la conception de systèmes d'apprentissage automatique capables d'apprendre dans des contextes complexes et particulièrement pertinents pour la médecine. Il a reçu le prix Corcoran Memorial pour sa thèse à Oxford et a été récompensé à plusieurs reprises pour ses articles lors des plus grandes conférences sur l'apprentissage automatique. Chris est reconnu pour ses techniques d'estimation de gradient, désormais incontournables en apprentissage profond, et pour son rôle de membre fondateur du projet AlphaGo, premier programme informatique à avoir vaincu un champion du monde de go.