Yves Roy
- Doctorant
-
Faculté des arts et des sciences - Département de philosophie
Courriels
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Baccalauréat ès arts (B.A.)
1992
, Philosophie, Physique , Université de Montréal (Canada)
Maîtrise ès arts (M.A.)
1995
, Philosophie , Université de Montréal (Canada)
Bachelor of Computer Science (General Science)
1997
, Informatique, Mathématiques appliquées, Mathématiques fondamentales, Physique , Concordia University (Canada)
Master of Computer Science
2004
, Informatique, Mathématiques appliquées , Concordia University (Canada)
Expertises
- Aristote
- Éthique
- Philosophie grecque
- Métaphysique
- Logique
- Philosophie morale
- Philosophie des mathématiques
- Philosophie des sciences
- Fondements des mathématiques
- Histoire de la philosophie analytique
- Fondements de la physique
- Philosophie moderne
- Chargé de cours: PHI 1901 (A23) - Pensée Rationnelle et Argumentation
- Aristote, éthique, physique, métaphysique, délibération (bouleusis), décision (boulesis), choix délibéré (prohairesis), autosuffisance (autarkeia), dialectique, méthodes argumentatives et outils conceptuels aristotéliciens.
- Philosophie grecque et éthique fondamentale.
- Liberté humaine, responsabilité, acte volontaire.
- Temporalité, simultanéité et effectivité en éthique, physique et métapĥysique chez Aristote, et en physique et logique moderne.
- Logique, informatique théorique, philosophie des mathématiques, thèorèmes de Godel, enumérabilité effective, computabilité, complexité.
- Philosophie analytique (théorie des actes de langage).
- Méthodes de conception logicielle, conceptualité et applications du paradigme orienté-objet.
- Patrons de conception (Design Patterns) et patrons architecturaux (Architectural Patterns), refactorisation et conception piloté par le domaine (Domain-Driven Design).
- Traitement de l'image (approche multirésolution et transformée en ondelettes, débruitage).
- Intelligence artificielle, philosophie computationelle, sciences cognitives.
- Moralité robotique, Intelligence Artificielle et Éthique, délibération, transparence, explicabilité et interrogeabilité des algorithmes d'apprentissage profond.
- Interprétations gadamérienne et heideggérienne d'Aristote.
- Collaboration multidisciplinaire, reproductibilité et partage des données.
- Neuroinformatique.
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