加拿大的人工智能研發與產業化水平全球領先，主要集中在多倫多-滑鐵盧地區、蒙特利爾地區和埃德蒙頓地區。
加拿大人工智能研發區域分布圖
加拿大是全球首個發布 AI 全國戰略的國家。2017 年的財政預算詳細介紹了一份五年計劃——《泛加拿大人工智能戰略》（Pan-CanadianArtificial Intelligence Strategy），政府計劃撥款 1.25 億加元支持 AI 研究及人才培養, 把加拿大打造成世界領先的AI產業基地。 該戰略包含四個目標：（1）增加 AI 研究者、畢業生數量；（2）創建三個卓越的科學團體；（3）培養理解 AI 經濟、道德、政策和法律含義的思想領袖；（4）支持專注于 AI 的國家研究團體。加拿大高等研究院（CIFAR）在戰略中起帶頭作用，與政府及三個新興 AI 機構-埃德蒙頓的 Alberta MachineIntelligence Institute（AMII）、多倫多的 Vector Institute 及蒙特利爾的 MILA——展開密切合作。該戰略計劃將新增5萬個新的就業崗位；未來十年內GDP增加500億加元。
目前，加拿大有60高等院校和180個其他機構參與人工智能的研發，設立有60多個AI實驗室、大約有650家AI初創企業、40多個加速器和孵化器。蘋果、微軟、三星、谷歌、Facebook、Uber、英特爾、湯森路透和亞馬遜都在加拿大設立AI研發中心。
加拿大的AI人才總數計算排世界第三，按人口密度計算世界第一，超過鄰居美國。
蒙特利爾地區是加拿大著名的IT城，具有AI產業集群優勢，尤其在游戲產業和VR產業，加拿大作為全球第3大游戲出產國，CGI公司總部就在魁省。
多倫多—滑鐵盧區域也在競爭著加拿大“人工智能”產業的“一把手”的位置，多倫多大學專門設立了一個“向量學院”，將聘請 25 位新教師與研究科學家，并接受來自政府與公司超過 1.5 億美元的資金支持，以吸引更多技術性人才。通過這種手段，向量學院希望能培養更多富有實戰經驗的專家，并反哺現有的加拿大公司與初創公司。
人工智能領域三大奠基人
人工智能領域有 三大奠基人 ，分別是Geoffrey Hinton、Yann LeCun與Yoshua Bengio。這三個人是親密的朋友和合作者，且都跟加拿大有很深的聯系，被謔稱為 AI領域的 “加拿大深度學習黑手黨”（Canadian Mafia OfDeep Learning）。這三大奠基人為全球人工智能的發展做出了巨大貢獻。
杰弗里·埃弗里斯特·辛頓（Geoffrey Everest Hinton，1947年12月6日－），英國出生的加拿大計算機學家和心理學家，多倫多大學教授。以其在類神經網絡方面的貢獻聞名。辛頓是反向傳播算法和對比散度算法的發明人之一，也是深度學習的積極推動者，被譽為“深度學習之父”、“ 神經網絡之父 ”，也被稱之為“ 人工智能教父 ”。2012年，Hinton獲得了加拿大基廉獎(Killam Prizes，有“加拿大諾貝爾獎”之稱的國家最高科學獎)。2013年，Hinton加入谷歌并帶領一個AI團隊，他將神經網絡帶入到研究與應用的熱潮，將“深度學習”從邊緣課題變成了谷歌等互聯網巨頭仰賴的核心技術，并將HintonBack Propagation(反向傳播)算法應用到神經網絡與深度學習。
約書亞·本希奧（Yoshua Bengio，1964年3月5日－），加拿大計算機科學家，因人工神經網絡和深度學習領域的研究而聞名。于1991年獲得 加拿大麥吉爾大學計算機科學博士學位 。經過兩個博士后博士后，他成為 蒙特利爾大學計算機科學與運算研究系教授，并且在蒙特利爾學習算法研究所 繼續研究著 AI領域。
揚·勒丘恩 (Yann LeCun)，法國籍計算機科學家，他在機器學習、計算機視覺、移動機器人和計算神經科學等領域都有很多貢獻。他最著名的工作是在光學字符識別和計算機視覺上使用卷積神經網絡 (CNN)，他也被稱為卷積網絡之父。他提出了神經網絡的反向傳播算法學習算法的原型。[3]他博士后工作是在多倫多大學杰弗里·辛頓教授的指導完成的。Yann LeCun是紐約大學終身教授，現任Facebook人工智能實驗室負責人。為了表彰他在深度學習領域里的成就，IEEE計算機學會給他頒發了著名的“神經網絡先鋒獎”。
另外，加拿大還有一位著名的人工智能科學家Richard Sutton.
Richard Sutton 是加拿大計算機科學家、學界公認的強化學習之父，他為該領域做出了許多重大貢獻，包括：時間差分學習（temporal difference learning）、策略梯度方法（policy gradient methods）、Dyna 架構。該算法在代理與復雜、不確定的環境進行交互時，鼓勵它將所得到的獎勵最大化。強化學習的概念建立在由巴普洛夫提出的心理學經典條件反射理論之上。現在，埃德蒙頓的研究者將深度學習和強化學習結合起來形成深度強化學習（DQL）。事實上，AlphaGo 的大獲成功就可以歸功到蒙特卡洛樹搜索和深度強化學習技術的結合。
RichardSutton 教授及其團隊
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