Numerical Optimization and Machine Learning

华为公司是全球电信行业的领导者。她在人工智能研究中取得了进展，并面临着许多优化问题。Cette collaboration，entre Huawei Canada et quantitative seurs de Polytechnique possédant une expertise diversifiée en optimization，vise à faire progresser les connaissances en optimization numérique，à déciliper des outils d'optimization spécialisés en optissage automatique，et à former du personnel sensibilisé à ces problématiques.杜兰特三年来，该项目资助了六名Au博士生，两名博士后，四名第一轮学生，以及两名研究员。符合一个公式，使其成为可能，这一功能由两个研究协会共同研究，算法和理论由GERAD研究中心Au研究。Les thématiques de recherche ont été sélectionnées en collaboration avec le partenaire industriel迈斯les algorithmes sont conçus comme de outils génériques pouvant bénéficier à d'autres applications.这些守则不是由学生执行，而是由研究协会执行。Une fois suffisamment mature，ils sont testés sur des applications de Huawei. Les resultats attendus de cette recherche sont l'amélioration des methodes d'optimization existantes，de nouveaux algorithmes plus adaptés aux applications industrielles et de meilleures techniques d'optimization des réseaux de neurones.新方法在科学文章中出现，而代码在一般版本中毫无意义地扩散。该项目为蒙特利尔在自动优化和自动化领域的国际报告做出了贡献，为加拿大提供了战略支持。在与一家企业合作的过程中，该企业将负责远程通信和人工智能方面的工作，大学校长们将利用先进的技术，在加拿大就业市场上开发先进的方法和人员。此外，该项目的图斯所有方面都体现了平等、多样性和包容的原则。

La compagnie Huawei est un leader mondial en télécommunications. Elle est massivement impliquée en recherche en intelligence artificielle et fait face à plusieurs problèmes d'optimisation. Cette collaboration, entre Huawei Canada et quatre professeurs de Polytechnique possédant une expertise diversifiée en optimisation, vise à faire progresser les connaissances en optimisation numérique, à développer des outils d'optimisation spécialisés en apprentissage automatique, et à former du personnel sensibilisé à ces problématiques. Durant trois ans, ce projet financera six étudiants au doctorat, deux stagiaires postdoctoraux, quatorze stagiaires de premier cycle, et deux associés de recherche. Conformément à une formule qui a fait ses preuves, le fonctionnement de cette équipe s'articule autour des deux associés de recherche, et les algorithmes et la théorie seront développés au centre de recherche GERAD. Les thématiques de recherche ont été sélectionnées en collaboration avec le partenaire industriel mais les algorithmes sont conçus comme des outils génériques pouvant bénéficier à d'autres applications. Les codes sont développés par les étudiants et validés par les associés de recherche. Une fois suffisamment matures, ils sont testés sur des applications de Huawei. Les résultats attendus de cette recherche sont l'amélioration des méthodes d'optimisation existantes, de nouveaux algorithmes plus adaptés aux applications industrielles et de meilleures techniques d'optimisation des réseaux de neurones. Les nouvelles méthodes seront décrites dans des articles scientifiques et les codes diffusés gratuitement dans leurs versions génériques. Ce projet contribuera à la réputation internationale de Montréal dans les domaines de l'optimisation et de l'apprentissage automatique, hautement stratégiques pour le Canada. En s'associant avec une entreprise qui figure parmi les chefs de file en télécommunications et en intelligence artificielle, les chercheurs universitaires développeront un avantage technologique qui leur permettra de développer des méthodes plus avancées et de former du personnel convoité sur le marché de l'emploi canadien. Enfin, tous les aspects de ce projet suivent les principes d'équité, de diversité et d'inclusion.