Christopher J. Pal
Ph.D. (Waterloo)
Full Professor
Department of Computer Engineering and Software Engineering
Department of Computer Engineering and Software Engineering
Research interests and affiliations
Research interests
- Artificial intelligence
- Computer vision
- Pattern recognition
- Natural language processing
- Machine learning
- Computer graphics
Affiliation(s)
- CIFAR Chair in Artificial Intelligence, Chairholder
- Institute for Data Valorization (IVADO), Member
Expertise type(s) (NSERC subjects)
- 2603 Computer vision
- 2604 Intelligent systems applications
- 2605 Pattern analysis and machine intelligence
- 2707 Graphics
- 2708 Image and video processing
- 2800 ARTIFICIAL INTELLIGENCE (Computer Vision, use 2603)
- 2805 Learning and inference theories
Publications
Recent publications
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Conference paper
Bilic, P., Christ, P., Li, H. B., Vorontsov, E., Ben-Cohen, A., Kaissis, G., Szeskin, A., Jacobs, C., Mamani, G. E. H., Chartrand, G., Lohöfer, F., Holch, J. W., Sommer, W., Hofmann, F., Hostettler, A., Lev-Cohain, N., Drozdzal, M., Amitai, M. M., Vivanti, R., ... Menze, B. (2023). The Liver Tumor Segmentation Benchmark (LiTS). Medical Image Analysis, 84, 102680 (24 pages).
Berseth, G., Golemo, F., & Pal, C. J. (2023). Towards Learning to Imitate from a Single Video Demonstration. Journal of Machine Learning Research, 24, 21-1174 (26 pages).
Beckham, C., Weiss, M., Golemo, F., Honari, S., Nowrouzezahrai, D., & Pal, C. J. (2023). Visual question answering from another perspective: CLEVR mental rotation tests *. Pattern Recognition, 136, 109209 (12 pages).
Tesfaldet, M., Nowrouzezahrai, D., & Pal, C. J. (2022, November). Attention-based Neural Cellular Automata [Poster]. 36th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2022), New Orleans, LA, USA.
See all publications (84)
Teaching
INF6953E - Multimedia data processing and analysis
Supervision at Polytechnique
COMPLETED
-
Ph.D. Thesis (11)
- Angelard-Gontier, N. (2023). Natural Language Reasoning with Transformer Language Models [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
- Casanova Paga, A. (2023). Active Learning, Controllable Generative Models and Dataset Augmentation [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
- Ke, N. (2023). From "What" to "Why": Towards Causal Deep Learning [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
- Maharaj, T. (2022). Generalizing in the Real World with Representation Learning [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
- Gingras Harvey, F. (2021). Deep Representation Learning of 3D Human Motion with Recurrent Neural Networks [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
- Vorontsov, E. (2020). On Medical Image Segmentation and on Modeling Long Term Dependencies [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
- Trabelsi, C. (2019). Stabilizing and Enhancing Learning for Deep Complex and Real Neural Networks [Ph.D. thesis, Polytechnique Montréal].
- Ebrahimi Kahou, S. (2016). Emotion Recognition with Deep Neural Networks [Ph.D. thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Ibrahim, M. (2015). Using Constraint Satisfaction Techniques and Variational Methods for Probabilistic Reasoning [Ph.D. thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Hasan, M.D. K. (2014). Face Mining in Wikipedia Biographies [Ph.D. thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Rim, D. (2013). Weakly-Labeled Data and Identity-Normalization for Facial Image Analysis [Ph.D. thesis, École Polytechnique de Montréal].
-
Master's Thesis (8)
- El Hattami, A. (2021). Large Scale Conditional Multitask Learning for Natural Language Processing [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Simard, J.-G. (2021). Learned Image Compression for Machine Visual Perception [Master's thesis, Polytechnique Montréal].
- Li, R. (2018). Recommandations conversationnelles dans le domaine des films [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Beckham, C. (2017). Techniques in Ordinal Classification and Image-to-Image Translation [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Thong, W. (2015). Apprentissage de représentations pour la classification d'images biomédicales [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Berthou, L. (2012). Apprentissage de modèles probabilistes pour la vision stéréoscopique en temps réel [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Ma, L. Y. (2012). Traitement et analyse d'images stéréoscopiques avec les approches du calcul générique sur un processeur graphique [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
- Puech, F. (2012). Vers plus de robustesse en reconnaissance d'objets et de visages pour l'analyse d'images issues de vidéos de concert [Master's thesis, École Polytechnique de Montréal].
News about Christopher J. Pal
NEWS
|
December 17, 2021
Strategic research: Professor Lahrichi and Professor Pal principal investigators of two of several IVADO-funded programs |
Read
Press review about Christopher J. Pal
December 11, 2022,
Toronto Star ,
I wrote a story about ChatGPT’s AI. Then I dared it to write a better one
Christopher J. Pal, professeur titulaire au Département de génie informatique et génie logiciel, discute à propos de l'application ChatGPT. (en anglais seulement)
December 5, 2022,
98.5 | Puisqu'il faut se lever,
Intelligence artificielle : une application devient virale
Christopher J. Pal, professeur titulaire au Département de génie informatique et de génie logiciel, a partagé son opinion au sujet du phénomène « Lensa », une application qui génère des photos extrêmement réalistes.
July 15, 2018,
Radio-Canada,
Découverte - Épisode du dimanche 15 juillet 2018
Expertise de Christopher J. Pal, professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal (9:00).
April 28, 2018,
La Presse +,
Comment reconnaître 1,4 milliard de visages
Les explications de Christopher Pal, professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel de POlytechnique Montréal.
February 15, 2018,
CBC Newsworld,
The future of artificial intelligence
Dans cet entretien vidéo, Christopher Pal, professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal, discute de l'avenir de l'intelligence artificielle et des investissements gouvernementaux dans ce domaine (18 h - 1:45).
September 3, 2017,
Radio-Canada,
Découverte - L'intelligence artificielle
Décodage des images vidéos : explications de Christopher Pal, professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal (9:00).
February 26, 2017,
Radio-Canada,
Découverte - L'intelligence artificielle: la grande révolution scientifique
Mention de Christopher Pal, chercheur et professeur agrégé au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal (9:00).
November 23, 2016,
Le médecin du Québec,
Médecine et intelligence artificielle : un nouveau monde de possibilités
Mentions de Christopher Pal et de Samuel Kadoury, professeurs agrégés au Département de génie informatique et génie logiciel de Polytechnique Montréal.