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Nicolas Papernot est professeur adjoint à l’Université de Toronto, au département de génie électrique et informatique, au département d’informatique et à la Faculté de droit. Il détient également une chaire Canada CIFAR IA à l’Institut Vector et est membre du corps professoral affilié à l’Institut Schwartz Reisman. Ses intérêts de recherche portent sur la sécurité et la confidentialité de l’apprentissage automatique. Parmi les projets récents de son groupe figurent l’effondrement des modèles génératifs, l’audit cryptographique de l’apprentissage automatique, l’apprentissage privé, la preuve d’apprentissage et le désapprentissage automatique. Nicolas est boursier Alfred P. Sloan en informatique et membre du Collège des nouveaux chercheurs de la Société royale du Canada, ainsi que boursier en début de carrière Schmidt Sciences AI2050. Son travail surl’apprentissage automatique privé différentiel a reçu un article exceptionnel à l’ICLR 2022 et un meilleur article à l’ICLR 2017. Il a co-créé la conférence IEEE sur l’apprentissage automatique sécurisé et fiable (SaTML) et copréside ses deux premières éditions en 2023 et 2024. Il a précédemment été président associé du Symposium IEEE sur la sécurité et la vie privée (Oakland), et président régional de NeurIPS. Nicolas a obtenu son doctorat à la Pennsylvania State University, travaillant avec le professeur Patrick McDaniel et soutenu par une bourse Google Doctor. Après avoir obtenu son diplôme, il a passé un an chez Google Brain où il passe encore une partie de son temps.