Siamak Ravanbakhsh est professeur adjoint à l’École d’informatique de l’Université McGill depuis août 2019. Avant de se joindre à McGill et à Mila, Siamak a occupé un poste similaire à l’Université de la Colombie-Britannique. De 2015 à 2017, il a été stagiaire postdoctoral au Département d’apprentissage machine et à l’Institut de robotique de l’Université Carnegie Mellon et a obtenu son doctorat de l’Université de l’Alberta. Il s’intéresse largement aux problèmes de l’apprentissage de la représentation et de l’inférence dans l’IA. Ses recherches actuelles portent sur la symétrie comme biais inductif alternatif vers le même objectif d’apprentissage de la représentation efficace de l’échantillon.