Quelques notes de Sarath pour les potentiels futurs étudiants :

Mon groupe de recherche travaille dans différent domaine d’apprentissage machine (ML). Les publications du laboratoire dans la page publications et les intérêts de recherche des membres du laboratoire dans la page membres page fournissent un bon résumé des problèmes de recherche auxquels le laboratoire s’intéresse actuellement.

Je maintiendrai une liste de mes intérêts de recherche courant ici. Lorsque vous m’envoyez un courriel, mentionnez le sujet de recherche et les sous-sujets qui vous intéressent.

  • Réseau de neurones récurrent / Recurrent Neural Networks (RNNs) - modélisation de dépendance à long terme, gradients disparaissant, gradients explosant, architecture de mémoire augmentée, RNNs profonds, optimisation de RNNs, RNNs vs Transformers.
  • Traitement du langage naturel / Natural Language Processing (NLP) - Génération de langage naturel, systèmes de dialogue, génération de réponse automatique, graphiques de connaissances et raisonnement sur graphique, ancrage du langage naturel.
  • Apprentissage permanent / Lifelong Learning - oubli catastrophique, expansion de capacités, architectures dynamiques de neurones, réseaux de neurones modulaires, mémoire pour apprentissage permanent, apprentissage incrémental de classes, méta-apprentissage, apprentissage en peu de coups.
  • Apprentissage par renforcement / Reinforcement Learning (RL) - RL permanent, RL multiagent, généralisation en RL, apprentissage par renforcement hiérarchique, méta-RL, RL sur échantillon efficace, RL pour découverte pharmaceutique, agents RL basés sur le langage.

Attentes générales: Je m’attends à ce que les étudiants aient une connaissance approfondie des bases du ML avant de postuler. Lors d’entrevue, je testerai vos connaissances en mathématiques et en ML. Idéalement, vous devriez être familier avec les sujets couverts dans:

  1. La partie I de Mathematics for Machine Learning book.
  2. Mon cours d’apprentissage continu

Vous devriez aussi avoir des compétences poussées en programmation Python. Certaines de ces compétences peuvent être ignorées si vous avez une candidature exceptionnelle avec une formation académique différente.



Postdocs

  • Je suis à la recherche d’un postdoc avec une formation poussée en apprentissage permanent.
  • Un candidat prospère aurait un bilan poussé de publications dans des conférences tel que ICML, NeurIPS, ICLR et AAAI.
  • Envoyez-moi un courriel avec votre CV détaillé et résumé de vos recherches (3 pages, références en annexe).
  • Si vous voulez que je lise votre courriel, indiquez au début du sujet “[POSTDOC_APPLICATION]”.

Doctorants / Étudiants à la Maitrise

  • Le prochain lot d’admissions de doctorants et d’étudiants à la maitrise sera pour l’automne 2021.
  • Si vous êtes intéressé à rejoindre mon labo, soumettez votre candidature au Mila avant le 15 décembre 2020. Je ne consulterai que les candidatures me mentionnant comme potentiel superviseur.
  • Si vous êtes présélectionné pour une entrevue, vous devrez soumettre une demande d’admission à Polytechnique Montréal (avec mon nom). Veuillez noter que la soumission de votre demande d’admission ne garantit pas votre admission. Votre admission est basée sur votre performance lors de l’entrevue. Poser sa candidature à Poly avant l’entrevue permet d’éviter les délais d’admission ou de visa.

Étudiants actuellement à Poly et à l’UdeM

  • Si vous êtes déjà étudiants (au bac, à la maitrise ou au doctorat) à Poly ou à l’UdeM et vous voulez que je sois votre superviseur, envoyez-moi un courriel avec votre CV détaillé, des copies de tous vos relevés de notes, et un résumé de vos intérêts de recherche.
  • Si vous voulez que je lise votre courriel, indiquez au début du sujet “[RESEARCH_APPLICATION_INTERNAL]”.

Stagiaires et Étudiants en visite

  • Nous ne prenons plus de stagiaires pour l’hiver 2021.
  • Plus d’information à propos de stages pour l’été 2021 sera disponible prochainement.