Bourses d'Excellence UNIQUE
Concours Hiver 2021
Bourses d' Excellence UNIQUE (maîtrise, doctorat et stagiaires postdoctoraux)
[Concours terminé ]
Ce programme vise à promouvoir la recherche interdisciplinaire dans les domaines de l’intelligence artificielle et des neurosciences et à soutenir les possibilités de formation des étudiants de maîtrise et de doctorat ainsi que des postdoctorants. Le montant accordé aux lauréats est de 10 000 $ pour la maîtrise, 15 000 $ pour le doctorat et de 20 000 $ pour le postdoctorat, pour une durée d’une année non renouvelable. Le montant annuel consacré à ce programme varie en fonction du budget disponible. Ce programme est rendu possible grâce au programme Regroupements stratégiques du FRQNT et au soutien généreux de nos partenaires institutionnels et initiatives Apogées (voir la liste).
Pour plus d'informations sur les critères d'éligibilité (pour les candidats et leurs superviseurs), les procédures de soumission et d'évaluation, veuillez vous référer à la description du programme et au formulaire de demande mentionnés ci-dessus.
Concours précédents - Bourses d'Excellence UNIQUE
Liste des boursiers
Concours Hiver 2021
Niveau maîtrise
Jérémie Gince, Département d'informatique et de génie logiciel, Université Laval
Inférence de la connectivité neuronale à l'aide de séries temporelles d'activité neuronale
Supervisors: Simon Hardy & Patrick Desrosiers
Andréanne Lemay, Génie électrique, Polytechnique Montréal
Modulate learning with conditioning layer for increased generalization
Supervisors: Julien Cohen-Adad & Nikola Stikov
Charlotte Maschke, Integrated Program in Neuroscience, McGill University
Time-resolved functional connectivity from high-density EEG for characterizing dynamic principles in human consciousness
Supervisors: Stefanie Blain-Moraes & Karim Jerbi
Albert Michaud Gagnon, Département de génie électrique et de génie informatique, Université Laval
Optimisation automatisée de paramètres de nanoscopie optique appliquée à la caractérisation de dégénérescence mitochondriale dans des modèles de Parkinson
Supervisors: Flavie Lavoie-Cardinal & Audrey Durand
Sarthak Mittal, Département de mathématiques et de statistique, Université de Montréal
Leveraging Cognitive Inductive Biases for Perception and Memory
Supervisors: Guillaume Lajoie & Yoshua Bengio
Niveau doctorat
Anthony Bilodeau, Département de biochimie, microbiologie et bio-informatique, Université Laval
Probabilistic generative model for protein-specific organization at the spine level
Supervisors: Flavie Lavoie-Cardinal & Audrey Durand
Catherine Bouchard, Département de génie électrique et de génie informatique, Université Laval
Génération de séquences d’imagerie par résonance magnétique à partir de scans de tomodensitométrie
Supervisors: Christian Gagné & Flavie Lavoie-Cardinal
Saeideh Davoudi, Département de Neurosciences, Université de Montréal
Maturational specificities of EEG- a machine learning approach
Supervisors: Sarah Lippé & Karim Jerbi
Giancarlo Kerg, Département d'informatique et de recherche opérationnelle, Université de Montréal
Causal reasoning and out-of-distribution generalization in sequential tasks
Supervisors: Yoshua Bengio & Guillaume Lajoie
Xiaoxuan Lei, Department of Physiology, McGill University
Validity of Memory-Augmented Neural Network models (MANN) in Neuroscience
Supervisors: Pouya Bashivan & Pierre Bellec
Mandana Samiei, School of Computer Science, McGill University
Knowledge Transfer in Reinforcement Learning using Hippocampal-Inspired Features
Supervisors: Blake Richards & Doina Precup
Ezekiel Williams, Département de mathématiques et de statistique, Université de Montréal
Analysis of Learning Dynamics in Recurrent Neural Networks
Supervisors: Guillaume Lajoie & Blake Richards
Niveau postdoctoral
Jérôme Dockès, Montreal Neurological Institute, McGill University
Fighting sample biases : generalizable and fair learning from neuroscience data
Supervisors: Jean-Baptiste Poline & Gaël Varoquaux
Graham Little, Département d'informatique, Université de Sherbrooke
Advanced Diffusion MRI Tractography Using an Adversarial Generative Neural Network Combined with Neuroanatomical Priors
Supervisors: Maxime Descoteaux & Hervé Lombaert
Désirée Lussier-Lévesque, Centre de recherche de l'Institut universitaire de gériatrie de Montréal, Université de Montréal
Characterization of inter-site and scanner variability in big resting-state functional imaging data using precision graph neural networks
Supervisors: Pierre Bellec & Simon Duchesne
Tyler Peel, Département de Neurosciences, Université de Montréal
Neural mechanisms of decision-making and motor control during learning
Supervisors: Paul Cisek & Andrea Green
Theresa Wiesner, Faculté des sciences et de génie, Université Laval
Machine learning approach for online automated multimodal super-resolution imaging to investigate synaptic plasticity
Supervisors: Flavie Lavoie-Cardinal & Christian Gagné
Concours Hiver 2020
Niveau maîtrise
Geneviève Chafouleas, Département d'informatique et de recherche opérationnelle, Université de Montréal
Machine Learning for Early Diagnosis of Mild Cognitive Impairment
Supervisors: Philippe Langlais & Simona Maria Brambati
Anthony G.X. Chen, Computer Science, McGill University
Hippocampal-Inspired Replay for Efficient Reinforcement Learning
Supervisors: Blake Richards, Joelle Pineau
Timothy Nest, Département d'informatique et de recherche opérationnelle, Université de Montréal
Leveraging machine learning for electrophysiological research
Supervisors: Karim Jerbi & Bratislav Misic
Olivier Vincent, Génie biomédical, Polytechnique Montréal
Development of innovative deep learning architectures with prior knowledge from MRI physics to generalize medical image segmentation
Supervisors: Julien Cohen-Adad & Sarah Lippé
Niveau doctorat
Cesar Augusto Canaveral, Département de Neurosciences, Université de Montréal
The study of decision-making while in action
Supervisors: Paul Cisek & Andrea Green
Raymond Chua, Computer Science, McGill University
Replay using Successor Representation for Reinforcement Learning
Supervisors: Doina Precup & Blake Richards
Elizabeth DuPre, Department of Neurology and Neurosurgery, McGill University
Functional alignment as a method to improve training in biologically-inspired artificial neural networks.
Supervisors: Jean-Baptiste Poline & Pierre Bellec
Samuel Laferriere Cyr, Département d'informatique et de recherche opérationnelle, Université de Montréal
How do monkeys learn BCIs: parsing learning using dimensionality reduction techniques
Supervisors: Guillaume Lajoie & Blake Richards
François Paugam, Département d’informatique et de recherche opérationnelle, Université de Montréal
Modélisation de dynamiques cérébrales par réseaux de neurones
Supervisors: Pierre Bellec & Guillaume Lajoie
Emmanuelle Renaud, Département d’informatique, Université de Sherbrooke
Human brain fiber tractography using machine learning
Supervisors: Maxime Descoteaux & Hugo Larochelle
Laura Suarez, Department of Neuroimaging and neuroinformatics, McGill University
Reverse-engineering the connectome.
Supervisors: Bratislav Misic & Guillaume Lajoie
Theresa Wiesner, Faculté des sciences et de génie, Université Laval
Deep learning approach to predict spatial and functional association of synaptic proteins
Supervisors: Paul De Koninck & Flavie Lavoie-Cardinal
Niveau postdoctoral
Pouya Bashivan, Computer Science/Mila, Université de Montréal
A recurrent model of primate vision with concurrent inference and reconstruction paths
Supervisors: Irina Rish & Blake Richards
Peer Herholz, Montréal Neurological Institute & Hospital, Medicine, McGill University
Musiconoid Andriod - comparing music representations in biological and artificial neural networks
Supervisors: Jean-Baptiste Poline & Karim Jerbi
Damjan Kalajdzievski, Département d’informatique et de recherche opérationnelle, Université de Montréal
Predicted Equilibrium Propagation
Supervisors: Yoshua Bengio & Blake Richards
Anne-Lise Saive, Département de psychologie, Université de Montréal
Decoding the neural dynamics of human memory optimization using machine learning
Supervisors: Karim Jerbi & Dang Nguyen.