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Cem Subakan
Champs d’intérêts
Apprentissage automatique
Traitement du signal et de la parole
Méthodes d’interprétations pour réseaux de neurones
Apprentissage profond
Les modèles de variables latentes
Modèles génératifs
Apprentissage Continu
Domaine d’intervention
Méthodes d’IA et de traitement de données
Groupe de recherche
Mila
Professeur adjoint, Faculté des sciences et de génie
Titulaire,
Cem Subakan est professeur adjoint à l’Université Laval au sein du département d’informatique et de génie logiciel. Il est également professeur adjoint affilié au département d’informatique et de génie logiciel de l’Université Concordia, ainsi que membre académique associé à Mila-Institut québécois d’intelligence artificielle. Il a obtenu son doctorat en informatique de l’Université de l’Illinois à Urbana-Champaign (UIUC) et a effectué un post-doctorat à Mila. Il agit en tant que relecteur pour plusieurs conférences, notamment NeurIPS, ICML, ICLR, ICASSP, MLSP, ainsi que pour des revues telles que IEEE Signal Processing Letters (SPL) et IEEE Transactions on Audio, Speech, and Language Processing (TASL).
Ses principaux domaines de recherche portent sur l’apprentissage automatique appliqué à la parole et à l’audio. Plus précisément, il travaille sur l’apprentissage profond pour la séparation de sources et l’amélioration de la parole dans des conditions réalistes, l’interprétabilité des réseaux neuronaux, l’apprentissage continu et l’apprentissage multimodal. Il a reçu le prix du meilleur article étudiant lors de la conférence IEEE Machine Learning for Signal Processing (MLSP) en 2017, ainsi que la bourse Sabura Muroga du département d’informatique de l’UIUC. Il est également un contributeur clé au projet SpeechBrain, où il dirige la partie consacrée à la séparation de la parole.
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