Gavin Weiguang Ding

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Chef d’équipe, Recherche

Maîtrise en science du génie, Université Simon Fraser

Gavin Ding est chercheur en apprentissage machine chez Borealis AI à Toronto. Il s’intéresse à un éventail de sujets liés à l’apprentissage machine et à l’intelligence artificielle, se consacrant actuellement à la notion de résistance robuste aux attaques antagonistes des modèles d’apprentissage profond.

Avant de se joindre à l’équipe de Borealis AI, Gavin occupait les fonctions de chercheur en intelligence artificielle chez Kindred AI, où il se spécialisait en robotique et en apprentissage machine.

Il a également été chercheur scientifique à l’école d’ingénierie de l’Université de Guelph, où il a mené des travaux en apprentissage profond et en apprentissage représentationnel sous la supervision de Graham Taylor.

Il est titulaire d’une maîtrise en sciences appliquées de l’École des sciences du génie de l’Université Simon Fraser. Sous la direction de Mirza Faisal Beg, il a étudié l’imagerie médicale dans le cadre de deux projets distincts : l’analyse du mappage des données optiques spatiotemporelles du cœur du dard-perche, et la détection automatisée des fluides rétiniens dans l’imagerie de TCO.

Il a obtenu son baccalauréat en génie de l’école d’ingénierie avancée de l’Université Beihang de Beijing, où il a étudié l’automatisation, plus spécifiquement dans les systèmes des commandes de vol.

Domaines de recherche

Apprentissage profond

Apprentissage antagoniste

Publications

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