Stéphanie GinalskiEnseignement et PhD Cours Understanding modern Switzerland II HUM-465 Sur la base des connaissances acquises au semestre d'automne (Understanding Switzerland I), les étudiants travaillent par groupe de 3-4 sur un sujet de recherche défini selon leurs intérêts et en accord avec les enseignants.
Christian SachseEnseignement et PhD Cours Philosophie de la biologie HUM-216 Identifier et comprendre les débats et problèmes centraux en philosophie de la biologie, notamment autour de l'évolution biologique et de l'émergence du vivant. Evaluer et comparer les arguments cruciaux dans ces débats. Synthétiser la discussion et donc formuler et défendre sa propre position. Philosophie des sciences HUM-238 Ce cours propose d'identifier et comprendre les débats et problèmes centraux en philosophi
Steven EichenbergerEnseignement et PhD Cours Understanding modern Switzerland I HUM-422 Ce cours constitue une introduction générale à l'histoire, la culture, l'économie et le système politique suisses de 1848 à aujourd'hui. Understanding modern Switzerland II HUM-465 Sur la base des connaissances acquises au semestre d'automne (Understanding Switzerland I), les étudiants travaillent par groupe de 3-4 sur un sujet de recherche défini selon leurs intérêts et en accord avec les enseignants.
Pawel DuchExpertise
My present research focuses on the intersection between probability theory, PDE theory and Euclidean quantum field theory. I am especially interested in problems involving singular stochastic partial differential equations and renormalization. I have also a background in mathematical aspects of perturbative and axiomatic quantum field theory as well as general relativity.
I am a postdoctoral researcher in the group of Martin Hairer. Previously, I was a postdoc at Adam Mickiewicz University in Pozn
Xurong LiExpertise
Photonic integrated circuits, terahertz optoelectronics, terahertz imaging systems
Xurong Li received B.S. degree from Peking University in 2016. He obtained M.S. and Ph.D. degrees from University of California, Los Angeles (UCLA) in Prof. Mona Jarrahi's group in 2018 and 2022, respectively, working on terahertz optoelectronics and systems. He continued as a postdoc scholar in the same group from January 2023 to May 2024. Xurong joined the Laboratory of Photonics and Quantum Measurements (LPQM) in
Giancarlo Ferrari TrecateExpertise
Automatic control, Dependable control, Neural-network Control, Machine learning, Microgrids, Hybrid systems
Mission
See the webpage of the DECODE (Dependable Control and Decision) group.
Teaching & PhD PhD Students Laura Meroi, Julien Pallage, Nicolas Léo Pierre Kirsch, Simone Baratto, Daniele Martinelli, Riccardo Cescon, Jakob Nylöf, Sabri El Amrani Past EPFL PhD Students Pulkit Nahata, Mustafa Sahin Turan, Baiwei Guo, Jean-Sébastien Brouillon, Clara Galimberti, Andrea Martin, Muhammad Zakwan,
Mohammad Amin ShokrollahiAmin Shokrollahi has worked on a variety of topics, including coding theory, computational number theory and algebra, and computational/algebraic complexity theory. He is best known for his work on iterative decoding algorithms of graph based codes, an area in which he holds a number of granted and pending patents. He is the co-inventor of Tornado codes, and the inventor of Raptor codes. His codes have been standardized and successfully deployed in practical areas dealing with data transmission over lossy networks.
Prior to joining EPFL, Amin Shokrollahi has held positions as the chief scientist of Digital Fountain, member of the technical staff at Bell Laboratories, senior researcher at the International Computer Science Insitute in Berkeley, and assistant professor at the department of computer science of the university of Bonn. He is a Fellow of the IEEE, and he was awarded the Best Paper Award of the IEEE IT Society in 2002 for his work on iterative decoding of LDPC code, the IEEE Eric Sumner Award in 2007 for the development of Fountain Codes, and the joint Communication Society/Information Theory Society best paper award of 2007 for his paper on Raptor Codes.
Pierre DillenbourgAncien instituteur primaire, Pierre Dillenbourg obtient un master en Sciences de lEducation (Université de Mons, Belgique). Dans son projet de master en 1986, il est l'un des premiers au monde à appliquer les méthodes de 'machine learning' à l'éducation, afin de développer un 'self-improving teaching system'. Ceci lui permettra de débuter une thèse de doctorat en informatique à l'Université de Lancaster (UK) dans le domaine des applications éducatives de lintelligence artificielle. Il a été Maître dEnseignement et de Recherche à lUniversité de Genève. Il rejoint l'EPFL en 2012, où Il fut le directeur du Centre de Recherche sur l'Apprentissage, la formation et ses technologies(CRAFT), puis académique du Centre pour l'Education à l'Ere Digitale (CEDE) qui met en oeuvre la stratégie MOOC de l'EPFL (plus de 2 millions d'inscriptions). Il est actuellement professeur ordinaire en technologies de formation aux sein de la faculté Informatique et Communications et dirige laboratoire d'ergonomie éducative (CHILI). Depuis 2006, il a aussi été le directeur de DUAL-T, la 'leading house' dédiée aux technologies pour les systèmes de formation professionnelle duale. Il a fondé plusieurs start-ups dans l'éducation et rejoint plusieurs conseils d'administration. En 2017, Il a créé avec des collègues le 'Swiss EdTech Collider', un incubateur qui rassemble 80 start-ups dans le domaine des technologies éducatives. En 2018, ils ont lancé LEARN, le centre EPFL pour les sciences de l'apprentissage, lequel regroupe les initiatives locales en innovation éducative. Pierre est un 'inaugural fellow of the International Society of Learning Sciences'. Il est actuellement le Vice-Président Associé pour l'Education à l'EPFL.
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