Bayesian oracles and safety bounds, Séminaires Guaranteed Safe AI (Horizon Events), Novembre 2024
Conférences données par Yoshua Bengio – SlidesLive
Série de tutoriels en français sur l’apprentissage profond dans le cadre de l’École Langlands du Centre de recherches mathématiques, le 23 et 24 août 2021.
Lecture Neuromatch 2021, ‘Deep Learning for AI‘, en août 2021 (30 minutes).
Fireside Chat with Dawn Song and Yoshua Bengio lors de l’événement Responsible Data Summit, 28 juillet 2020.
Présentation Priors for Semantic Variables lors du Seminar on Theoretical Machine Learning du Institute for Advanced Study, 23 juillet 2020.
Présentation Deep Learning for System 2 Processing, lors de l’événement spécial avec les lauréats du Prix Turing 2018 à AAAI-20, le 9 février 2020.
Conférence à NeurIPS’2019 atelier sur le contexte et la composition dans les réseaux neuronaux biologiques et artificiels, Vancouver, Canada, Towards Compositional Understanding of the World by Agent-Based Deep Learning, 14 décembre 2019.
Conférence à NeurIPS’2019 atelier sur l’équité et l’éthique, Vancouver, Canada, On the Wisdom Race, 13 décembre 2019.
Lecture Posner à NeurIPS’2019, Vancouver, Canada, From System 1 Deep Learning to System 2 Deep Learning,11 décembre 2019. Vidéo avec diapositives synchronisées ici.
Conférence à Climate Informatics conference, Paris, France, AI and the Climate Crisis, 4 octobre 2019.
Lecture Prix Turing, Heidelberg Laureate Forum, Heidelberg, Allemagne Deep Learning for AI, 23 septembre 2019.
Conférence à la ISIT’2019, Paris, France, Information Theory for and by Deep Learning, 11 juillet, 2019.
Lecture École d’été MINOA’2019, Ischia, Italie, Deep Learning for AI, 25 juin 2019.
Conférence invitée au Colloque sur le logiciel libre de l’ADTE: IA, apprentissage profond, logiciel libre et bien commun, 4 Juin 2019, Québec. Vidéo.
Présentations neurodiscussions, GRSNC, Université de Montréal, Canada Inspiration from Brains for Deep Learning and Inspiration from Deep Learning for Brains, 2 avril 2019.
Présentation au symposium WHY-19 AAAI, Stanford University, Californie, Meta-Transfer Objective for Learning to DisentangleCausalMechanisms, 26 Mars 2019.
Présentation à la conférence Beneficial AGI : Les défis à relever vers l’Intelligence Artificielle Générale 6 janvier 2019
Discours d’ouverture pour le 20e anniversaire de MSR Asia à l’université de Tsinghua, Pékin. Les défis de l’apprentissage profond en vue d’une IA d’aspect humain 7 novembre 2018
Conférence du MIT à la mémoire de Hans-Lukas Teuber, Franchir le pas entre l’apprentissage profond et le cerveau humain, 18 octobre 2018
Conférence à l’École d’été pour l’Apprentissage Profond et l’Apprentissage par Renforcement (DLRL’2018) à l’Institut Vector de Toronto : Réseaux neuronaux récurrents et d’attention pour le traitement de données de Système 2, 30 juillet 2018
Conférences du 19 juillet 2018 à ICDL’ 2018 (Cours avancé de science des données et de l’apprentissage automatique).
Cours № 1 (apprentissage profond et IA)
Cours №2 (Apprentissage profond, réseaux neuronaux récurrents et d’attention pour le traitement de données de Système 2)
Cours № 3 (Apprentissage par la représentation non supervisée et réseaux antagonistes génératifs)
Présentation à l’atelier des Modèles Génératifs Profonds de ICML’ 2018 : Saisir les dépendances de données de manière implicite, 14 juillet 2018