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Le Dr Xiaoxiao Li est professeure agrégée au département de génie électrique et informatique de l'Université de la Colombie-Britannique (UBC), où elle dirige le groupe Trusted and Efficient AI (TEA). Elle est aussi professeure adjointe à la faculté de médecine de l'Université Yale. Spécialisée dans le domaine interdisciplinaire de l'apprentissage profond et de la santé, elle a pour mission première de rendre l'IA plus fiable, notamment dans des secteurs sensibles comme la santé. Au sein du groupe TEA, elle explore un large éventail de sujets, allant de l'apprentissage automatique fondamental aux solutions d'IA plus ciblées pour le secteur de la santé. Le groupe se penche sur des thèmes tels que l'apprentissage à partir de données multimodales et hétérogènes, les modèles d'IA efficaces, l'apprentissage fédéré, les modèles vision-langage et la création de modèles d'IA non seulement performants, mais aussi fiables. Parmi ses travaux novateurs figurent l'analyse par IA d'images cérébrales, de lames histologiques et de données moléculaires et cliniques. En résumé, les travaux du Dr Li visent à faire le lien entre l'apprentissage automatique avancé et les besoins pratiques du secteur de la santé .