Prix de la meilleure thèse de doctorat
Ce prix récompense une thèse de doctorat exceptionnelle réalisée dans une université canadienne dans le domaine de l'intelligence artificielle. Le lauréat ou la lauréate recevra une bourse et sera invité(e) à donner une conférence lors de la prochaine conférence canadienne sur l'intelligence artificielle. Les frais d'inscription à la conférence et les frais de déplacement seront couverts par CAIAC.
Candidatures
CAIAC invite les candidatures de travaux de doctorat dans le domaine de l'intelligence artificielle effectués dans une université canadienne au cours de l'année précédant le prix. Chaque candidature doit inclure:
- Une lettre de nomination du/de la/des directeur(s)/directrice(s) de thèse ou du/de la chef/cheffe de l'unité académique indiquant la date à laquelle la thèse a été officiellement acceptée et détaillant la justification de la nomination (trois pages maximum). Des lettres d'appui d’examinateurs et/ou d'autres experts peuvent être jointes en annexe (maximum de trois pages supplémentaires).
- Un résumé non technique de la thèse (350 mots maximum).
- La thèse complète en format PDF.
La date limite de soumission est le 15 mars 2025.
Les soumissions en anglais et en français sont les bienvenues. Pour être admissible, la version finale (post-soutenance) de la thèse doit avoir été acceptée au cours des 12 mois précédant la date limite ci-dessus.
Instructions pour soumettre une candidature
- Connectez-vous au site Web de la CAIAC en tant que membre. (Seuls les membres de la CAIAC peuvent soumettre une candidature. Pour vous inscrire, cliquez ici).
- Remplissez le formulaire de soumission de prix disponible ici.
Pour toute information supplémentaire, n'hésitez pas à contacter le secrétaire de CAIAC (secretary@caiac.ca).
Gagnants précédents
- 2024 : Evi Micha, University of Toronto
Dissertation: Fair and Efficient Social Decision Making.
Supervised by Nisarg Shah - 2023 : Sriram Ganapathi Subramanian, University of Waterloo
Dissertation: Multi-Agent Reinforcement Learning in Large Complex Environments.
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Supervised by Mark Crowley and Kate Larson - 2022: Jincheng Mei, University of Alberta
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Supervised by Dale Schuurmans - 2021: Tyrone Strangway, University of Toronto
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Supervised by Nisarg Shah - 2020: Jhonatan de Souza Oliveira, University of Regina
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Supervised by Cory Butz - 2017: John Doucette, University of Waterloo
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Supervised by Robin Cohen - 2016: Tyler Lu, University of Toronto
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Supervised by Craig Boutilier - 2015: Yaoliang Yu, University of Alberta
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Supervised by Dale Schuurmans and Csaba Szepesvári - 2014: Hootan Nakhost, University of Alberta
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Supervised by Martin Mueller - 2013: Gabor Bartok, University of Alberta
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Supervised by Csaba Szepesvári - 2012: Albert Xin Jiang, University of British Columbia
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Supervised by Kevin Leyton-Brown - 2011: Martin de Lasa, University of Toronto
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Supervised by Aaron Hertzmann - 2010: Frank Hutter, University of British Columbia
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Supervised by Holger Hoos (principal supervisor), Kevin Leyton-Brown, and Kevin Murphy.