Thomas Serre

Investigador Asociado

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Thomas Serre es profesor de Ciencias Cognitivas Lingüísticas y Psicológicas y Ciencias de la Computación en la Universidad de Brown. Recibió un doctorado en Neurociencia del MIT en 2006 y una maestría en EECS de Télécom Bretagne (Francia) en 2000. Su investigación busca comprender los cálculos neuronales que respaldan la percepción visual y ha aparecido en la BBC y otros medios (The Economist, New Scientist, Scientific American, Technology Review, Slashdot, etc.). También ostenta una Cátedra Internacional en IA en el Instituto de Inteligencia Artificial y Natural de Toulouse (Francia). El Dr. Serre se ha desempeñado como presidente de área y miembro sénior del comité de programas para conferencias de aprendizaje automático y visión por ordenador de primer nivel, incluidas AAAI, CVPR, ICML, ICLR y NeurIPS. También se desempeña como editor de las revistas eLife y PLOS computational biology. Recibió un premio NSF Early Career Award y el premio Young Teacher Award y Director’s Award de DARPA. Junto con su equipo, recibió el Premio PAMI Helmholtz 2021 y el Premio PAMI Mark Everingham 2022 por su trabajo en el reconocimiento de la acción humana.

Publicaciones en asociación con ELLIS Alicante.

2023

Fel, T., Boissin, T., Boutin, V., Picard, A., Novello, P., Colin, J., Linsley, D., Rousseau, T., Cadène, R., Gardes, L., & Serre, T. (2023). Unlocking Feature Visualization for Deeper Networks with MAgnitude Constrained Optimization. 37th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 36, 37813-37826.
Boutin, V., Fel, T., Singhal, L., Mukherji, R., Nagaraj, A., Colin, J., & Serre, T. (2023). Diffusion Models as Artists: Are we Closing the Gap between Humans and Machines?. Proceedings of the International Conference on Machine Learning (ICML), 2953-3002.
Fel, T., Picard, A., Bethune, L., Boissin, T., Vigouroux, D., Colin, J., Cadène, R., & Serre, T. (2023). CRAFT: Concept Recursive Activation FacTorization for Explainability. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2711-2721.

2022

Zerroug, A., Vaishnav, M., Colin, J., Musslick, S., & Serre, T. (2022). A Benchmark for Compositional Visual Reasoning. 36th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Datasets and Benchmarks, 35, 29776-29788.
Colin, J., Fel, T., Cadène, R., & Serre, T. (2022). What I Cannot Predict, I Do Not Understand: A Human-Centered Evaluation Framework for Explainability Methods. 36th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
Fel, T., Hervier, L., Vigouroux, D., Poche, A., Plakoo, J., Cadène, R., Chalvidal, M., Colin, J., Boissin, T., Bethune, L., Picard, A., Nicodeme, C., Gardes, L., Flandin, G., & Serre, T. (2022). Xplique: A Deep Learning Explainability Toolbox. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Workshop on Explainable Artificial Intelligence for Computer Vision (XAI4CV).