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Plénière d'idéation du projet "Accélérer l'IA" - Axe de travail Technologie et Opérations

7 juillet 2021 @ 15h00 - 17h00

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Le projet "Accelerate AI | Collaborative Strategies" abordera les obstacles communs à la mise en œuvre de l'IA. Les participants créeront ensemble un cadre de bonnes pratiques et de stratégies pour relever les défis des projets d'IA, notamment le partage des données, les exigences légales et de conformité, la coordination des ressources, des compétences et de l'expertise du domaine, l'obtention de l'adhésion des dirigeants et l'investissement.

Dans le cadre du projet Accelerate AI, nous proposerons plusieurs sessions plénières pour discuter de la manière dont les organisations peuvent se préparer à fournir des solutions d'IA, du point de vue de la facilitation de la collaboration entre les équipes (en interne et entre les organisations).

Plénière d'idéation
Faites émerger des idées pour relever les défis de la collaboration et les obstacles qui entravent le déploiement de l'IA.

  • 15h00 - 17h00, mardi 6 juillet 2021 : Plénière du volet juridique et de la conformité
  • 15h00 - 17h00, mercredi 7 juillet 2021 : Plénière du chantier "Technologie et opérations
  • 13h00 - 15h00, jeudi 8 juillet 2021 : Plénière sur la gouvernance et les affaires

Objectifs du flux de travail

Technologie et opérations : Identifier les outils, les ressources et les processus permettant une collaboration efficace et efficiente pour fournir des solutions d'IA dans les unités commerciales et les organisations.

Ordre du jour du 8 juillet :

15h00 Bienvenue sur
15 h 15 Recommandations centrées sur les données dans la validation des modèles d'IA

Ga Wu, chercheur en apprentissage automatique, Borealis AI

15 h 35 Aperçu des techniques d'amélioration de la confidentialité

Ron Bodkin, vice-président et directeur de l'information, Vector Institute

Responsable de l'ingénierie, Institut Schwartz Reisman pour la technologie et la société

Sara El-Shawa, stagiaire en apprentissage automatique appliqué, Institut Vector

Ryan Marten, stagiaire en apprentissage automatique appliqué, Institut Vector

Deval Pandya, Directeur, Ingénierie de l'IA, Institut Vector

Shems Saleh, membre du personnel technique de l'IA, Institut Vector

Sophie Tian, stagiaire en apprentissage automatique appliqué, Institut Vector

15 h 55 Modèles génératifs pour les données de panel synthétiques

Jessie Lamontagne, directrice principale, Science des données et innovation des modèles, Banque Scotia.

André dos Santos, boursier postdoctoral, Université d'Alberta et Banque Scotia

16 h 15 Questions et réponses du panel et discussion ouverte
16 h 45 Récapitulation

 

Les orateurs :

 

Ga Wu
Chercheur en apprentissage automatique, Borealis AI

Ga Wu est chercheur en apprentissage automatique dans l'équipe de gouvernance et de validation des modèles (MGV) chez Borealis AI. Ga a obtenu un doctorat dans le domaine de l'apprentissage automatique à l'Université de Toronto (2020), une maîtrise en informatique à l'Université nationale australienne (2014) et une licence en informatique à l'Université normale du Nord-Ouest, en Chine (2009). Les recherches de Ga couvrent un large éventail de sujets, des domaines axés sur les données de l'apprentissage automatique et de la recherche d'informations aux domaines axés sur les décisions de la recherche en intelligence artificielle. Ga a appliqué les outils analytiques et algorithmiques de ces domaines à divers domaines d'application tels que les systèmes de recommandation, la planification de l'IA et l'analyse de la fiabilité des modèles.

 

 

 

 

 

 

 

Vice-président de l'ingénierie de l'IA et DPI, Vector Institute
Responsable de l'ingénierie, Schwartz Reisman Institute for Technology and Society

Ron est vice-président de l'ingénierie de l'IA et directeur informatique de l'Institut Vector. Il est également responsable de l'ingénierie au Schwartz Reisman Institute for Technology in Society. Ron est responsable de la direction des équipes d'ingénieurs qui appliquent les recherches de pointe de Vector en matière d'IA aux problèmes de l'industrie et de la santé au Canada, qui développent des logiciels libres et qui établissent et soutiennent une infrastructure de calcul scientifique de classe mondiale afin d'accroître l'adoption de l'IA bénéfique.

 

Auparavant, Ron était responsable de l'intelligence artificielle appliquée au sein du bureau du CTO de Google Cloud, où il a dirigé les efforts d'innovation collaborative en travaillant avec des clients stratégiques et les équipes de recherche et d'ingénierie de Google AI. Ron a été le PDG fondateur de Think Big Analytics. Think Big Analytics fournissait des services de science et d'ingénierie des données d'entreprise et des logiciels tels que Kylo pour les lacs de données d'entreprise et la science des données et a été rachetée par Teradata en 2014. Après l'acquisition, Ron a dirigé l'expansion mondiale de Think Big et a créé un incubateur d'intelligence artificielle chez Teradata.

 

Auparavant, Ron était vice-président de l'ingénierie chez Quantcast, où il dirigeait des équipes de science des données et d'ingénierie qui appliquaient l'apprentissage automatique à la publicité en temps réel et à la connaissance de l'audience. Ron a également été cofondateur et directeur technique de C-Bridge Internet Solutions. Ron est titulaire d'un baccalauréat spécialisé en mathématiques et en informatique de l'Université McGill et d'une maîtrise en informatique du MIT.

 

photo de Deval Pandya

Deval Pandya
Directeur, ingénierie de l'IA, Vector Institute

Deval est directeur de l'ingénierie de l'intelligence artificielle à l'Institut Vector et fait partie des 100 leaders mondiaux de l'énergie du futur du Conseil mondial de l'énergie. Il est passionné par la construction de systèmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour accélérer la transition énergétique et lutter contre le changement climatique. Avant de rejoindre Vector, Deval dirigeait l'équipe de science des données chez Shell en se concentrant sur les applications dans le domaine des nouvelles énergies et de la gestion des actifs. Au cours de sa carrière, il a dirigé le développement d'applications évolutives d'apprentissage automatique dans les domaines des solutions basées sur la nature, de la maintenance prédictive, de l'e-mobilité, de l'optimisation des micro-réseaux et de la chaîne de valeur de l'hydrogène. Deval est également directeur du comité de pilotage technique de Moja Global, un projet collaboratif à but non lucratif qui rassemble une communauté d'experts pour développer un logiciel libre sous la Fondation Linux, utilisé pour la comptabilisation des gaz à effet de serre au niveau national dans le secteur AFOLU.

 

Deval fait partie du groupe de travail sur la numérisation de l'énergie à la Commission économique des Nations unies pour l'Europe (CEE-ONU) et est mentor à Creative Destruction Labs. Il aime voyager et cuisiner pendant son temps libre.

 

 

Shems Saleh Membre du personnel technique de l'IA, Institut Vecteur

Shems Saleh est membre de l'équipe d'ingénierie de l'Institut Vector ; une équipe qui travaille avec les chercheurs de l'institut et se concentre sur le développement de l'apprentissage automatique appliqué pour des applications dans le domaine de la santé et de l'industrie. Elle est particulièrement intéressée par le déploiement bénéfique de l'apprentissage automatique. En outre, Shems aime explorer les questions liées aux implications sociales des algorithmes d'apprentissage automatique sur différentes personnes. Avant cela, Shems faisait partie de l'équipe d'innovation industrielle de l'institut, où elle a travaillé sur plusieurs projets appliqués et était responsable du programme Face to Face, un programme facilitant les sessions industrie-recherche. Elle a obtenu sa maîtrise et son baccalauréat en sciences de l'Université de Toronto. Son travail de maîtrise, effectué en collaboration avec l'Hospital for Sick Children, portait sur la modélisation des données de santé temporelles.

 

 

 

Sara El-Shawa Stagiaire en apprentissage automatique appliqué, Institut Vector

Sara El-Shawa est stagiaire en ML appliqué chez Vector, récipiendaire de la bourse Vector 2020-21 en IA, et candidate au MASc en génie informatique (spécialisation IA) à l'Université de Guelph, où elle a rejoint le groupe de recherche sur l'apprentissage automatique dirigé par Graham Taylor, membre de la faculté de Vector. Elle a précédemment obtenu son baccalauréat à l'Université de Toronto avec une double spécialisation en informatique et en biologie.

 

 

 

 

 

 

 

Ryan Marten
Stagiaire en apprentissage automatique appliqué, Institut Vector

 

Ryan a obtenu son diplôme de l'université de Toronto en juin 2021, avec une spécialisation en informatique et une spécialisation en IA.

 

 

 

 

 

 

 

 

Sophie Tian
Stagiaire en apprentissage automatique appliqué, Institut Vecteur

Sophie est étudiante en MASc. en génie industriel à l'Université de Toronto. Ses recherches portent sur l'apprentissage profond et l'analyse des séries chronologiques.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Jessie Lamontagne Directrice principale, Science des données et innovation des modèles, Banque Scotia

Jessie est une scientifique des données à la Banque Scotia, travaillant dans les modèles et les analyses de détail. Son expertise porte sur l'apprentissage automatique supervisé et non supervisé, l'apprentissage par transfert, l'IA éthique et le risque de crédit.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

André dos Santos
Boursier postdoctoral, Université d'Alberta

André est un chercheur postdoctoral en intelligence artificielle à l'Université d'Alberta. Ses recherches portent sur l'apprentissage profond, les données synthétiques, les modèles graphiques probabilistes et l'IA interprétable.

 

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