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Sciences naturelles et génie

Christopher Pal

Professeur associé

Faculté des arts et des sciences - Département d'informatique et de recherche opérationnelle

christopher.pal@umontreal.ca

Autre numéro : 514 340-4711 #7174 (Travail 1)

Portrait

Expertise de recherche

Intelligence artificielle, la vision par ordinateur, la reconnaissance de formes et l’apprentissage automatique avec des applications à l’infographie, l’analyse du langage naturel et l’exploration des données.

Biographie

Christopher Pal est professeur agrégé dans le département de génie informatique et génie logiciel à l’École Polytechnique de Montréal. Ses intérêts de recherche incluent : la vision par ordinateur, la reconnaissance de formes et l’apprentissage automatique avec des applications à l’infographie, l’analyse du langage naturel et l’exploration des données.

Il était auparavant professeur agrégé en informatique à l’Université de Rochester. Il a également occupé des postes à l’Université du Massachusetts, de l’Université de Toronto, « Interval Research » et « the Interactive Visual Media Group of Microsoft Research ». Il a obtenu son doctorat de l’Université de Waterloo au Canada.

Affiliations et responsabilités

Enseignement et encadrement

Encadrement

Thèses et mémoires dirigés (dépôt institutionnel Papyrus)

2023

Conditional generative modeling for images, 3D animations, and video

Diplômé(e) : Voleti, Vikram
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2021

Recommandation conversationnelle : écoutez avant de parlez

Diplômé(e) : Vachon, Nicholas
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2021

Deep reinforcement learning for multi-modal embodied navigation

Diplômé(e) : Weiss, Martin
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2021

On representation learning for generative models of text

Diplômé(e) : Subramanian, Sandeep
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.
2020

Towards Understanding Generalization in Gradient-Based Meta-Learning

Diplômé(e) : Guiroy, Simon
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2020

Unsupervised representation learning in interactive environments

Diplômé(e) : Racah, Evan
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2020

Real-Time Reinforcement Learning

Diplômé(e) : Ramstedt, Simon
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2020

Balancing signals for semi-supervised sequence learning

Diplômé(e) : Xu, Ge Ya
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2020

On learning and generalization in unstructured taskspaces

Diplômé(e) : Mehta, Bhairav
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2019

Visual question answering with modules and language modeling

Diplômé(e) : Pahuja, Vardaan
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
2019

Feature extraction on faces : from landmark localization to depth estimation

Diplômé(e) : Honari, Sina
Cycle : Doctorat
Diplôme obtenu : Ph. D.

Projets

Projets de recherche

2021 - 2022

Extracting 3D pose from video potentially using Neural ODEs

Chercheur principal : Christopher Pal
Sources de financement : MITACS Inc.
Programmes de subvention : PVXXXXXX-Stage Accélération Québec - MITACS

Rayonnement

Publications et communications

Disciplines

  • Informatique

Champ d’expertise

  • Intelligence artificielle
  • Vision par ordinateur
  • Reconnaissance de formes
  • Apprentissage automatique
  • Infographie
  • Traitement automatique du langage naturel (TALN)

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