Alona Fyshe
Alona Fyshe est professeure agrégée aux départements de science informatique et de psychologie de l’Université de l’Alberta, où elle a obtenu son baccalauréat et sa maîtrise ès sciences, et membre agréée de l’Alberta Machine Intelligence Institute (Amii). Elle est aussi membre du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR et titulaire d’une chaire en intelligence artificielle Canada-CIFAR. Elle détient un doctorat en apprentissage machine de l’Université Carnegie-Mellon.
Elle étudie les parallèles entre la façon dont le cerveau humain et les réseaux de neurones artificiels apprennent et représentent l’information. Son travail vise à vulgariser l’apprentissage machine et le fonctionnement d’un réseau de neurones auprès d’un public de non-initiés, qui ont peu de connaissances en mathématiques.
Alona Fyshe est professeure agrégée aux départements de science informatique et de psychologie de l’Université de l’Alberta, où elle a obtenu son baccalauréat et sa maîtrise ès sciences, et membre agréée de l’Alberta Machine Intelligence Institute (Amii). Elle est aussi membre du programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR et titulaire d’une chaire en intelligence artificielle Canada-CIFAR. Elle détient un doctorat en apprentissage machine de l’Université Carnegie-Mellon.
Elle étudie les parallèles entre la façon dont le cerveau humain et les réseaux de neurones artificiels apprennent et représentent l’information. Son travail vise à vulgariser l’apprentissage machine et le fonctionnement d’un réseau de neurones auprès d’un public de non-initiés, qui ont peu de connaissances en mathématiques.
« L’être humain est drôlement fait : il cherche un sens à tout et a tendance à voir plus d’intelligence qu’il n’y en a réellement. »
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