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  • Silvia Tulli

  • Enseignante-Chercheuse
  • Équipe: ACIDE
  • Bureau: J05
  • Email: slvtulli@gmail.com
  • Telephone:0623539830
  • Addresse: Pyramide - T55, 4 Pl. Jussieu 65, 75005
  • Bio: Je m'intéresse au développement d'algorithmes permettant aux systèmes d'IA de mieux apprendre et collaborer avec les humains. J'ai travaillé sur des approches d'apprentissage par renforcement inversé pour permettre l'apprentissage machine à partir d'exemples contrastifs et je suis intéressée par l'extension de ce travail pour incorporer la modélisation humaine et améliorer l'alignement de l'IA.

Publications

  • Sebastian Wallkötter, Silvia Tulli, Ginevra Castellano, Ana Paiva, Mohamed Chetouani. Explainable Embodied Agents Through Social Cues: A Review. ACM Transactions on Human-Robot Interaction, 2021, 10 (3), ⟨10.1145/3457188⟩. ⟨hal-03152010⟩
    [ HTTP | PDF ]
  • Silvia Tulli, Sebastian Wallkötter, Ana Paiva, Francisco Melo, Mohamed Chetouani. Learning from Explanations and Demonstrations: A Pilot Study. 2nd Workshop on Interactive Natural Language Technology for Explainable Artificial Intelligence, Dec 2020, Dubin, Virtual, Ireland. pp.61-66. ⟨hal-03152179⟩
    [ HTTP ]