Joignez-vous au AI4Good Lab à Montréal.

À quoi servira votre projet d’intelligence artificielle?

Dirigé par l’équipe du siège social du AI4Good Lab.

Le siège social du AI4Good Lab se trouve à Montréal, d’où nous dirigeons le programme de Montréal et organisons son expansion à travers le Canada.

Cinq ans et toujours d’actualité.

La D^re Doina Precup et Angelique Mannella ont cofondé le Lab à Montréal afin de pallier le manque de diversité au sein du secteur de l’intelligence artificielle. Depuis 2017, le programme de Montréal a permis à plus de 130 femmes d’acquérir les compétences nécessaires pour propulser leur carrière, réussir dans des rôles de leadership et veiller à une plus grande inclusion au sein de la culture technologique.

Découvrez l’écosystème québécois de l’intelligence artificielle.

Grâce à d’importants investissements gouvernementaux et privés, le Québec est un pôle concurrentiel en matière d’innovation et de technologie au Canada. Explorez l’offre culturelle unique de Montréal et découvrez la communauté technologique locale.

Plusieurs régions, un seul Lab.

Tout comme il peut y avoir différentes classes pour le même cours, chacun des programmes régionaux du AI4Good Lab offre aux participantes la même valeur en matière d’éducation, tout en mettant en lumière l’identité propre à chacune des communautés en intelligence artificielle. Que vous participiez au programme à partir de Montréal, d’Edmonton ou de Toronto, les compétences et le réseau que vous développerez au Lab vous offriront les mêmes occasions de développement de carrière en intelligence artificielle.

Our program.

Our 7-week program (May 2nd – June 21st) is designed to prepare you with the necessary skills to build your own machine learning projects, from start to finish, while offering an unmatched opportunity for mentorship and career exploration.

Weeks 1 — 4 ML Bootcamp.

Program Launch.

The first day of the program kicks off with words of advice and encouragement from our co-founders and partners. Get the chance to meet your peers and TAs and become familiar with the flow of the next 7 weeks.

Lectures.

Get experience with processing data, training models, and using ML tools. Progress from the fundamentals of machine learning through neural networks (NNs, CNNs, RNNs) and on to reinforcement learning.

Big Picture.

Learn how AI is changing industries, explore the cutting edge of AI research, and discuss issues on social good and AI ethics with our guest speakers.

Network.

Get excited for Industry Night where you will meet representatives from our partner organizations, expand your network, and explore the opportunities available to you in the industry.

Practice.

Solve hands-on exercises, put your new skills into action at our mini data-processing hackathon, and have all your questions answered by your graduate-level TAs.

Weeks 5 — 7 Team Projects.

Experience.

Cement your newly acquired knowledge in AI by developing a machine learning prototype, from start to finish.

Teamwork.

Discover the best way to collaborate on technical projects by working in teams to build your prototype.

Mentorship.

Enhance your projects with mentorship from AI experts in research and industry.

For Good.

Use your project as an opportunity to explore solutions to real-world problems and evolve your understanding of ethical design principles.

Demo Day.

The final day of the program is a celebration of the hard work put in by all the project teams in your cohort. Pitch your project to a panel of AI experts and mingle with all those who’ve supported you along the way. Select teams may be chosen to extend their projects with additional support from the AI4Good Lab and our collaborators.

Learn from experts in the field.

Rasha Kashef

Assistant professor, Mila, University of Montréal

Sanaz Mohammadjafari

PhD Candidate, Toronto Metropolitan University

Patrick Pilarski

Associate Professor, Canada CIFAR Artificial Intelligence Chair

Dr. Doina Precup

Lab Founder, DeepMind, McGill University, Mila

Guillaume Rabusseau

Canada CIFAR AI Chair
Assistant Professor
Université de Montréal
Mila

Samrudhdhi Rangrej

PhD Candidate
McGill University

Siva Reddy

Facebook CIFAR AI Chair
Assistant Professor
McGill University
Mila

Matthew Schlegel

PhD Candidate
Amii, RLAAI
University of Alberta

Martha White

Associate Professor
University of Alberta
RLAI and PI at AMII

« Lancez-vous avant d’être tout à fait prête. Nul besoin d’avoir déjà mis sur pied quelque chose ou maîtrisé ce que vous croyez devoir connaître pour commencer à faire la différence et à avoir une incidence positive. »

Angelique Mannella
cofondatrice du AI4Good Lab

Meet and work with AI leaders.

Alaa Abdelgawad

Zafarali Ahmed

Manager, PwC

Dr. Sedef Akinli Kocak

Applied AI Project Manager
Vector Institute

Adrien Ali Taïga

Research associate, Google

Ehsan Amjadian

Director of AI, RBC

Muhammad Anwar Ul Haq

PhD candidate, University of Toronto, Vector

Arjun Asokakumar

Director, Data Science, RBC

Nadia Blostein

MS, Integrated Program in Neurosceience @ McGill University

Chantelle Bourgeois

MNP

Alissa Brayley

Data Scientist, RBC

Neil Burch

MSc Student, McGill University

Ann Crabtree

Clinical Associate Professor, University of Calgary

Joud El-Shawa

Sara El-Shawa

Applied Machine Learning Intern
Vector Institute

Andy Forest

Executive Director, STEAMlabs

Alexandre Frechette

Research Engineer, DeepMind

Alona Fyshe

Assistant Professor, Amii

Alyssa Gagne

Senior Associate, PwC

Anita Gergely

Research Developer
DeepMind

Maria Gini

CSE Distinguished Professor, Department of Computer
Science and Engineering, University of Minnesota

Ross Goroshin

Senior Data Scientist, Manulife

Courtney Handford

Physician – Psychiatry Resident, Dalhousie University

Nidhi Hegde

Associate Professor
University of Alberta

Natasha Jaques

Research Scientist
Google
UC Berkeley

Faezeh Khabbaz

Manager Data Science, PricewaterhouseCoopers LLP (PwC)

Brenden Kumarasamy

Parisa Lak

Research scientist, DeepMind

Kate Larson

Professor
University of Waterloo
DeepMind

Elaine Lau

AI4Good Lab Alumni
Data Scientist Intern at TD Bank

Chun Lei He

Lead Data Scientist, Manulife

Ayesha Liaqat

Maureen Mai

PhD Candidate, University of Waterloo

Mina Mirshahi

Data Developer, MNP Digital

Joseph Modayil

Sr. Data Scientist, Manulife

Debarati Nath

Elmira Navidbakhsh

Deval Pandya

Director of AI Engineering
Vector Institute

Mojgan Saeidi

Senior data scientist, Manulife

Dr. Bahar Sateli

Manager in AI & Advanced Analytics
PWC

Sylvia Shiah

Lead Professional Development, Vector Institue

Brenda Shivanandan

Executive Director, STEAMlabs

Jia Song

Senior Director of Analytics, Global Cyber Security, RBC

David Szepesvari

Research Developer, DeepMind

Cristina Vasconcelos

Research Software Engineer
Google

Jodie Wallis

Global Chief, Analytics Officer
Manulife

Connor Wright

Partnerships Manager
Montreal AI Ethics Institute

Jie Wu

Software Engineer, Google

Kelly Zheng

Collaborateurs de Montréal.

Participantes.

Lily Andruschak

Vivienne Crowe

Yangjingming Fu

Run Guo

Cindy Hallak

Yuan Hong

Shih-Ching Hsu

Nghi Huynh

Sophia Jit

Aakanksha Khandwaha

Kate Kim

Mariam Konate

Marie-Elise Latorre

Yiran Li

Mingfei Li

Ridhi Mittal

Achouch Mounia

Eptehal Nashnoush

Laura Paul

Xinyu Qian

Keelin Sekerka-Bajbus

Yuan Wang

Alex Whidden

Kiara Wimbush

Jocelyn Wong

Yimei Yang

Xinyi Zhang

Shirley Zhang

Should I apply?

You want to gain technical skills and hands-on experience in AI.

You want to build relationships with AI professionals.

You care about enhancing society with technology.

You value teamwork and diverse perspectives.

Am I eligible?

You are a woman or gender minority.

You have a valid status in Canada (citizen, resident, study or work permit).

You are registered at a Canadian post-secondary institution or have recently graduated.

Do I qualify?

You have some experience programming in Python.

You have a strong background in at least one math subject: linear algebra (preferred), multivariable calculus, statistics, probability.

No prior experience in machine learning necessary!

FAQ.

Lab overview

Qu’est-ce que le AI4Good Lab?

Le AI4Good Lab est un programme d'introduction à l’apprentissage automatique s’adressant aux femmes et aux minorités de genre qui possèdent déjà des connaissances en programmation ainsi qu’un niveau intermédiaire à débutant en apprentissage automatique. Le Lab dure sept (7) semaines pendant l’été et est composé de deux volets (semaines de Bootcamp et semaines de Projet). Cliquez ici pour obtenir une description détaillée du programme.

Bootcamp en apprentissage automatique (Machine Learning) : Le volet Bootcamp est un entraînement intensif d’introduction à l’apprentissage automatique et à l’intelligence artificielle, qui se tient pendant les quatre (4) premières semaines du programme. Pendant cette période, les participantes assistent à des cours et conférences, et prennent part à des ateliers et événements de réseautage.

Projet d’équipe : La section Projet correspond aux trois (3) dernières semaines, pendant lesquelles les participantes appliquent les connaissances acquises au cours des semaines de Bootcamp et travaillent en équipe pour développer un projet d’apprentissage automatique ou d’intelligence artificielle portant sur un enjeu de bien commun.

Qui dirige le AI4Good Lab?

Le AI4Good Lab est un programme à but non lucratif soutenu par divers partenaires et dirigé par notre équipe de gestion. Nos partenaires fondateurs sont la Fondation OSMO et le CIFAR, et nous sommes appuyés par plusieurs organismes professionnels, académiques et gouvernementaux. Le siège social du AI4Good Lab se trouve à Montréal, d’où nous dirigeons le programme de Montréal et organisons son expansion à travers le Canada. Nous dirigeons le programme d’Edmonton en collaboration avec l’Amii (Alberta Machine Intelligence Institute), et celui de Toronto avec le CIFAR.

Combien de participantes sont acceptées par cohorte du programme?

Nous acceptons 30 participantes par cohorte régionale du programme. Cette petite taille de cohorte est privilégiée pour que nous puissions accorder la priorité à la compréhension et au perfectionnement de nos participantes, tout en créant un environnement leur permettant d’établir des relations significatives avec leurs pairs et éducateur-ice-s.

Quelles sont les exigences linguistiques du programme?

Le programme du AI4Good Lab se déroule entièrement en anglais. Le formulaire de candidature est également en anglais.

Il y a plusieurs moyens d’apprendre à connaître l’intelligence artificielle. Pourquoi devrais-je participer au programme du AI4Good Lab?

Il existe effectivement différents parcours de formation. Cependant, le Lab élimine l’un des principaux obstacles (en anglais seulement) auxquels les personnes sous-représentées dans le secteur sont confrontées : l’accès au mentorat et à des réseaux professionnels élargis. Nous jumelons les participantes à des mentor-e-s et éducateur-ice-s expert-e-s du secteur de l’intelligence artificielle. Ces expert-e-s se joignent à nous afin de guider les participantes dans leurs apprentissages et ont bien hâte de les accueillir au sein de la communauté de l’intelligence artificielle.

Notre objectif consiste à offrir une place de choix aux minorités de genre sous-représentées dans le secteur de l’intelligence artificielle. Nous comptons y arriver par les moyens suivants :

Nous acceptons la candidature de participantes issues d’un large éventail d’antécédents scolaires et d’expériences.
La participation à notre programme est gratuite et nous offrons une rémunération et des remboursements pour assurer l’égalité d’accès au programme.
Notre modèle éducatif est axé sur l’exploration libre et l’apprentissage collaboratif plutôt que sur la compétition et les notes.

Du mentorat au soutien financier, en passant par notre éthique de la relation éducative, ce programme est inégalé dans son aspiration à faire évoluer la culture technologique vers l’inclusion et la représentation.

Program details

Le Lab sera-t-il en mode présentiel ou virtuel en 2022?

Nous pouvons garantir que les activités du Lab se tiendront en mode virtuel en 2022. Cependant, des activités de programmation en présentiel restent possibles selon les régions et leur tenue sera confirmée d’ici mars 2022 en raison de l’évolution rapide de la pandémie de COVID-19. Toutes les participantes sélectionnées recevront de plus amples détails afin de permettre une planification préalable. Peu importe le format sélectionné, le Lab s’assurera que le programme demeure accessible à toutes les participantes.

Quand le programme aura-t-il lieu et quel sera l’engagement en matière de temps?

Le programme de 2022 aura lieu à la fois à Montréal, à Edmonton et à Toronto du 2 mai au 21 juin 2022. Le programme est un engagement à temps plein qui se déroule pendant les horaires de travail ainsi que certains soirs et weekends (des pauses sont prévues pendant la journée). Le programme est conçu afin d’être complètement immersif, donc la présence de toutes les participantes est obligatoire aux conférences, discussions et ateliers.

Puis-je participer au programme si je n’habite pas dans l’une des villes où il a lieu?

Le programme virtuel est accessible à toutes les personnes disponibles pendant les périodes d’activité et offre un statut valide pour étudier ou travailler au Canada. La tenue en mode présentiel d’activités du programme sera déterminée au fur et à mesure que les restrictions liées à la COVID-19 pour le printemps et l’été 2022 seront clarifiées selon les régions. Si la présence physique des participantes est requise pour certaines activités, des bourses de déplacement pourraient être offertes aux participantes admissibles.

Quelles sont les différences entre les programmes de Montréal, d’Edmonton et de Toronto?

Tout comme il peut y avoir différentes classes pour le même cours, chacun des programmes régionaux du AI4Good Lab offre aux participantes la même valeur en matière d’éducation et les mêmes occasions de développement de carrière. En 2022, le volet général (qui comprend des cours, des conférences, l’Industry Night [Soirée de l’industrie] et l’Alumni Soirée [Soirée des anciennes participantes]) de tous les programmes régionaux se tiendra virtuellement et au même moment.

L’identité distincte de chacun des programmes dépend des différentes personnes impliquées; chaque programme est dirigé par une équipe différente, possède sa propre cohorte de participantes et d’assistant-e-s d’enseignement et présente quelques différences quant aux partenaires et mentor-e-s disponibles pour les participantes. Le programme de Montréal est dirigé par l’équipe du siège social d’AI4Good Lab, celui d’Edmonton est dirigé en collaboration avec l’Amii, et celui de Toronto avec Toronto Metropolitan University.

Chaque programme régional proposera ses propres groupes d’étude et de projet, ainsi que certains événements comme le Demo Day (Jour de démonstration) et des activités sociales. Ces activités propres à chacune des régions se tiendront en mode virtuel ou présentiel selon les exigences particulières de la région.

Puis-je travailler ou suivre d’autres cours pendant le programme?

Le programme AI4Good Lab est un engagement à temps plein (entre six et huit heures ou plus par jour) qui exige une participation quotidienne à divers événements obligatoires ainsi que de l’étude ou du travail d’équipe intensif. Selon notre expérience, il est impossible de concilier d’autres responsabilités extérieures avec une participation intégrale au AI4Good Lab. Si votre candidature est retenue et que vous occupez actuellement un emploi, nous vous suggérons de demander un congé à votre employeur avant d’accepter de participer au programme.

Quelles sont les exigences technologiques du programme?

On s’attend des participantes qu’elles aient accès à un ordinateur portable, à Internet haute vitesse (à une vitesse de téléchargement d’au moins 70 Mbit/s) et à des écouteurs ou un casque d’écoute avec microphone. Nous pourrions offrir des remboursements afin de nous assurer que toutes les participantes puissent prendre part au programme sans contraintes.

Comment le programme est-il noté?

Au AI4Good Lab, nous misons sur un milieu d’apprentissage libre et axé sur les pairs. Il n’y a pas de notes. Les exercices ne sont pas notés, mais sont potentiellement revus dans le contexte des groupes de travail afin d’améliorer la compréhension des participantes. Cependant, pour réussir avec succès le programme, la présence est obligatoire à tous les ateliers, conférences et discussions.

Le Lab accorde-t-il un diplôme?

Toutes les participantes du AI4Good Lab qui complètent le programme recevront un certificat d’accomplissement. Le AI4Good Lab n’est pas une institution agréée et n’accorde donc pas de diplôme officiel.

Le AI4Good Lab fournira-t-il des références en vue d’un emploi?

Une fois le programme terminé, l’équipe de gestion du AI4Good Lab peut fournir une confirmation à l’effet de laquelle une participante a pris part au programme et l’a terminé. Cependant, l’équipe de gestion ne peut pas servir de référence en matière de rendement ou de supervision. Il est de la responsabilité de la participante d’établir des relations avec les enseignant-e-s, les assistant-e-s d’enseignement et les mentor-e-s au cours du programme; ce sont eux et elles qui pourraient accepter d’évaluer le rendement de la participante.

Eligibility

Qui peut poser sa candidature au programme du Lab?

La candidate idéale au programme du AI4Good Lab est une femme ou une personne issue d’une minorité de genre possédant un niveau de mathématiques solide (préférablement en algèbre linéaire) ainsi que certaines connaissances de Python (grâce à des cours, des projets personnels, son expérience de travail, etc.,).

Toutes les participantes doivent actuellement étudier dans un établissement d’études supérieures (collège, université, etc.) ou avoir récemment terminé leurs études. Le programme n’est pas conçu à l’intention des élèves du secondaire ni de ceux et celles possédant déjà de l’expérience en apprentissage automatique.

Pour être admissibles au programme, les candidates doivent avoir un statut valide au Canada (citoyenneté, résidence, permis d’études ou de travail, etc.).

Mon expérience ne s’harmonise pas avec les exigences en matière de mathématiques et de codage. Puis-je poser ma candidature malgré tout?

L’objectif du programme consiste à présenter l’apprentissage automatique à celles qui n’auraient autrement pas eu la chance de l’explorer en détail. Les participantes n’ont pas besoin de posséder un diplôme en mathématiques ou en informatique pour réussir dans le cadre de ce programme. Il s’agit toutefois d’un programme intensif et au rythme soutenu qui requiert des connaissances préalables en codage et en mathématiques.

Le module Mathematics for Machine Learning (Mathématiques pour l’apprentissage automatique) du programme passe en revue les bases de l’algèbre linéaire, les probabilités et le calcul au cours des deux premiers jours du programme. Il s’agit d’une révision de matière habituellement enseignée dans des cours distincts sur une période de plusieurs mois. Il est donc essentiel que les participantes aient des connaissances préalables de ces matières. Pour en savoir davantage, vous pouvez passer en revue les sujets suivants : distribution de probabilités, estimation bayésienne, bases de l’algèbre linéaire, calcul de dérivées et régression (le contenu de ces liens est en anglais seulement).

Le programme n’enseigne pas aux participantes à programmer, et tout le cours est donné dans Python. On s’attend des participantes qu’elles aient déjà de l’expérience en codage avec Python (grâce à des cours, des projets personnels, leur expérience de travail, etc.).

Les candidates n’ont pas à connaître l’apprentissage automatique avant la tenue du programme.

Malheureusement, nous ne sommes pas en mesure d’évaluer vos antécédents ou votre demande. Si vous hésitez, nous vous invitons à poser votre candidature.

Pourquoi ai-je besoin d’un statut valide au Canada?

Pour réduire les contraintes économiques, toutes les participantes sont rémunérées. Il est de la responsabilité de chaque participante de s’assurer que son statut au Canada lui permette de recevoir une allocation, pouvant être émise sous forme de chèque en devise canadienne, et être en mesure de déclarer ce revenu sur ses impôts applicables.

Puisque je n’ai pas de statut valide au Canada, puis-je renoncer à mon allocation pour pouvoir participer au programme?

Le soutien économique pendant le programme est un élément clé qui égalise les chances de toutes les participantes. Il s’agit d’une composante obligatoire du programme.

Applications

Puis-je poser ma candidature dans une région en particulier?

Afin que la candidature de chaque participante ait le plus de chance d’être acceptée, il est impossible de choisir un programme en particulier. Les candidates seront également prises en compte pour toutes les régions où le programme se tiendra, et on leur offrira une place dans une cohorte en particulier une fois que leur candidature aura été acceptée. La liste d’attente est aussi propre à chacune des régions. Les candidates seront plus fortement considérées pour le programme se tenant dans la région la plus proche de leur université actuelle ou la plus récente. Leur lieu de résidence et leurs antécédents académiques pourraient aussi être pris en compte.

Que dois-je inclure dans ma candidature?

Pour poser votre candidature, vous devez soumettre votre CV et une copie de votre relevé de notes le plus récent (nous acceptons les relevés non officiels). Vous devrez également répondre à trois (3) questions sous format d’essai court (en 500 mots tout au plus) :

Veuillez expliquer brièvement pourquoi vous aimeriez vous joindre au Lab.
Le AI4Good Lab est un environnement d’apprentissage collaboratif où toutes les participantes travailleront en groupes tout au long du parcours de formation et des phases du projet. Veuillez décrire votre expérience en matière d’apprentissage collaboratif et la façon dont vous croyez contribuer positivement à un environnement d’apprentissage axé sur les pairs.
Le AI4Good Lab s’engage à utiliser l’intelligence artificielle comme outil pour le bien commun. Veuillez indiquer ce que vous pensez de cette mission.

Que puis-je faire pour améliorer ma candidature?

Pour appuyer leurs réponses sous format d’essai court, nous encourageons toutes les candidates à fournir des exemples concrets tirés de leur histoire personnelle ou d’activités ou de projets auxquels elles ont pris part. Il nous est impossible de fournir des commentaires sur les demandes individuelles.

Quel est le calendrier des dates d’admission au programme?

L’appel de candidatures de 2022 est lancé le 15 janvier et se termine le 15 février.

Après la clôture de l’appel de candidatures, le comité de sélection traitera les demandes dans les trois ou quatre (3 ou 4) semaines suivantes. Le comité de sélection est composé de nos fondatrices, de notre équipe de gestion et de membres du comité affilié-e-s à nos partenaires.

Toutes les candidates seront avisées de leur statut de sélection au plus tard le 15 mars. Celles qui seront placées sur la liste d’attente seront avisées de manière ponctuelle. Les candidates n’ayant pas eu de nos nouvelles d’ici le 15 mars peuvent communiquer avec nous à l’adresse info@ai4goodlab.com pour s’informer du statut de leur demande. La raison la plus fréquente pour un manque de réponse est que nous n’avons pas reçu la bonne adresse courriel.

Chaque année, nous évaluons les candidatures de talents très concurrentiels désireux de combler un nombre limité de places. Nous invitons donc les candidates non retenues à poser leur candidature de nouveau l’année suivante. Il nous est impossible de fournir des commentaires ou des suggestions aux candidates qui n’auront pas été retenues.

Où ma candidature se situe-t-elle sur la liste d’attente?

Pour chaque cohorte, nous nous efforçons d’offrir une certaine diversité en matière d’antécédents académiques, de région, d’université, etc. C’est pourquoi la liste d’attente n’a pas d’ordre en particulier. Les participantes dont le nom figure sur la liste d’attente sont sélectionnées en raison de divers facteurs et nous ne pouvons pas fournir plus de détails sur les chances de chaque candidate sur la liste d’attente de faire partie d’une prochaine cohorte.

Si je suis acceptée, combien de temps aurai-je pour confirmer ma place?

Les candidates acceptées auront quatre (4) jours ouvrables pour confirmer leur place avant que cette dernière ne soit transmise à une personne sur la liste d’attente. Comme le programme est un engagement à temps plein, plusieurs participantes devront s’organiser bien à l’avance pour y prendre part. Cela veut dire que les candidates acceptées devront nous aviser le plus rapidement possible si elles ne peuvent pas participer au programme afin que les autres candidates aient la chance de s’organiser.

Costs

Combien la participation au Lab coûte-t-elle?

Les seuls frais de participation sont les frais d’inscription de 75 $ visant à confirmer l’inscription au programme des participantes sélectionnées.

La candidature et la formation sont gratuites.

Les participantes sont-elles rémunérées?

Chaque participante reçoit une allocation une fois le programme terminé. Le montant minimum de cette compensation est de 500 $, et la somme finale est déterminée sur une base annuelle avant la fin du programme. Cette somme est fixée par des activités budgétaires et ne dépend pas de la performance des participantes.

Projets antérieurs.

Cash the Trash

dose.io

Epi Health

Focus

Happy path

HealthWhere

Implexis AI

Mood Ring

N(A)RRAT(I)VE

PhysiFeedback

RecordLing

Reimagine

Scam Hound

SoQuo

ZeroCa.ml

« Participer au programme du Lab est l’une des meilleures occasions de ma vie. J’ai appris beaucoup de choses, non seulement sur l’IA, l’apprentissage automatique et le secteur, mais aussi sur moi-même. Les contacts établis et les relations tissées avec les autres participantes demeurent très précieux pour moi. »

Aurélie Nguyen
finissante du programme 2021 de Montréal

Meet the 2022 cohort

Learn more

Le Québec s’engage envers la diversité dans le domaine de l’intelligence artificielle.

AI4Good Lab en collaboration avec Québec

Le programme NovaScience du Ministère de l’Économie et de l’Innovation a permis, dans le cadre de sa deuxième édition d’appel de projets « initiatives en formation en intelligence artificielle (IA) » 2021 et 2022, au AI4Good Lab, de poursuivre sa mission visant à permettre l’accès à la formation et au mentorat aux groupes sous-représentés en IA.

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