Sabine SüsstrunkProf. Dr. Sabine Süsstrunk leads the Image and Visual Representation Lab in the School of Computer and Communication Sciences (IC) at EPFL since 1999. From 2015-2020, she was also the first Director of the Digital Humanities Institute (DHI), College of Humanities (CdH). Her main research areas are in computational photography, computational imaging, color image processing and computer vision, machine learning, and computational image quality and aesthetics. Sabine has authored and co-authored over 200 publications, of which 7 have received best paper/demo awards, and holds over 10 patents. Sabine served as chair and/or committee member in many international conferences on image processing, computer vision, and image systems engineering. She is President of the Swiss Science Council SSC, Founding Member and Member of the Board (President 2014-2018) of the EPFL-WISH (Women in Science and Humanities) Foundation, Member of the Board of the SRG SSR (Swiss Radio and Television Corporation), and Member of the Board of Largo Films. She received the IS&T/SPIE 2013 Electronic Imaging Scientist of the Year Award for her contributions to color imaging, computational photography, and image quality, and the 2018 IS&T Raymond C. Bowman and the 2020 EPFL AGEPoly IC Polysphere Awards for excellence in teaching. Sabine is a Fellow of IEEE and IS&T.
Mathieu SalzmannI am a Senior Researcher at EPFL-CVLab, and, since May 2020, an Artificial Intelligence Engineer at ClearSpace (50%). Previously, I was a Senior Researcher and Research Leader in NICTA's computer vision research group. Prior to this, from Sept. 2010 to Jan 2012, I was a Research Assistant Professor at TTI-Chicago, and, from Feb. 2009 to Aug. 2010, a postdoctoral fellow at ICSI and EECS at UC Berkeley under the supervision of Prof. Trevor Darrell. I obtained my PhD in Jan. 2009 from EPFL under the supervision of Prof. Pascal Fua.
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.
Jean-Marc OdobezEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Vivek Samir Gupte, Yesmine Abdennadher, Samy Tafasca, Shalutha Navindu Rajapakshe Rajapakshe Mudiyanselage, Gökhan Özbulak, Karl El Hajal, Hasindri Sankalpana Watawana, Mingchi Hou, Pierre François Marie Vuillecard, João Pedro Gandarela de Souza, Anirban Mukherjee, Elija Maria Vida, Nawal Haidar, Mojtaba Nafez A dirigé les thèses EPFL de Jagannadan Varadarajan, Alexandre Heili, Samira Sheikhi, Kenneth Alberto Funes Mora, Do Hoang Nam Le, Christian Jaques, Yu Yu,
Han SunExpertise
Deep Learning, Computer Vision, Domain Adaptation, Generative Modeling
Open Projects:
Test-Time Domain Adaptation for Anomaly Detection: SiROP link for detailed information
Han obtained her master's degree in Geomatic from the Federal Institute of Technology in Zürich (ETHZ). Before joining IMOS Lab - EPFL, she focused on computer vision with a particular interest in domain adaptation & style adaptation. During her Ph.D. study, she will explore more in the field of domain adaptation with its appli
Andrea CavallaroExpertise
Machine learning for multimodal perception, computer vision, machine listening, and information privacy.
Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Yung-Chen Tang, Ante Maric, Cen Lu, Haruki Shirakami, Lei Xu, Dina El Zein, Jose Rafael Espinosa Mena, Shashi Kumar, Martin Schonger, Olena Hrynenko, Darya Baranouskaya Cours Deep learning EE-559 Ce cours explore la conception de réseaux de neurones discriminatifs et génératifs fiables, ainsi que les enjeux éthiques de l'acquisition
Michaël UnserExpertise
Image Processing Medical Imaging Biological Imaging Wavelets Splines Multiresolution
Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Youssef Haouchat, Vincent Patrick Lawrence Guillemet, Bassam El Rawas, Stanislas Ducotterd, Mehrsa Pourya, Zhiyuan Hu A dirigé les thèses EPFL de Stefan Horbelt, Jan Kybic, Maria Arrate Munoz Barrutia, Manuela Feilner, Slavica Jonic, Mathews Jacob, Michael Liebling, Michael Sühling, Muthuvel Arigovindan, François Aguet, Cédric Vonesch, Ildar Khalidov, Sathish Ramani, F
Demetri PsaltisEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Victoria Fay, Colin Nikhil Christian A dirigé les thèses EPFL de Wuzhou Song, Alexandre Goy, Julien Cuennet, Ioannis Papadopoulos, Xin Yang, Grégoire Pierre Jean Laporte, Thomas Jean Victor Marie Lanvin, Seyyed Mohammad Hosseini Hashemi, Nicolino Stasio, Morteza Hasani Shoreh, Marilisa Romito, Pooria Hadikhani, Eirini Kakkava, Joowon Lim, Giulia Panusa, Ahmed Bassam Sayed Ayoub Mohamed Ayoub, Amirhossein Saba, Niyazi Ulas Dinç A co-dirigé les thèses EPFL de Ugur
Olga FinkEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Han Sun, Leandro Von Krannichfeldt, Keivan Faghih Niresi, Zepeng Zhang, Vinay Sharma, Chenghao Xu, Raffael Pascal Theiler, Kevin Antonio Steiner, Sergei Garmaev, Amaury Wei A dirigé les thèses EPFL de Ismail Nejjar, Mengjie Zhao Cours Data Science for infrastructure condition monitoring CIVIL-332 Le cours couvrira les étapes pertinentes de la surveillance de l'état des infrastructures basée sur les données: l'acquisition des données, en passant p
Alexandre Massoud AlahiAlexandre Alahi is currently an Assistant Professor at EPFL. He spent five years at Stanford University as a Post-doc and Research Scientist after obtaining his Ph.D. from EPFL. His research enables machines to perceive the world and make decisions in the context of transportation problems and smart environments. He has worked on the theoretical challenges and practical applications of socially-aware Artificial Intelligence, i.e., systems equipped with perception and social intelligence. He was awarded the Swiss NSF early and advanced researcher grants for his work on predicting human social behavior. He won the CVPR Open Source Award (2012) for his work on Retina-inspired image descriptors, and the ICDSC Challenge Prize (2009) for his sparsity-driven algorithm that has tracked more than 100 million pedestrians to date. His research has been covered internationally by BBC, abc, PBS, Euronews, Wall street journal, and other national news outlets around the world. Alexandre has also co-founded multiple startups such as Visiosafe, and won several startup competitions. He was elected as one of the Top 20 Swiss Venture leaders in 2010.
Giovanni De MicheliExpertise
Technologies de conception pour les systèmes intégrés, tels que la synthèse, le codesign de HW/SW et la conception de basse puissance. Technologies de conception des systèmes sur les plateformes hétérogènes comprenant les composants électriques, et biologiques.
En savoir plus
Consulter svp http://si2.epfl.ch/~demichel/
Enseignement et PhD A dirigé les thèses EPFL de Abhishek Garg, Mohamed Haykel Ben Jamaa, Francesco Zanini, Ciprian Seiculescu, Cristina Boero, Hu Xu, Andrea Cavallini, Shashi Kanth Daniel SageExpertise
Publications
Enseignement et PhD A co-dirigé les thèses EPFL de Daniel Andreas Schmitter, Anaïs Badoual, Laurène Donati Cours Bioimage informatics BIO-410 Le cours fournit une complète revue des méthodes, algorithmes et des outils logiciels utilisés en analyse d'images biologiques. Il expose les concepts fondamentaux et les solutions informatiques permettant d'extraire des informations quantitatives à partir d'images multidimensionnelles. Fundamentals of Image Analysis EE
Clément HonglerMission
Quelques projets-clés:--La recherche de connexions entre la mécanique statistique et la théorie quantique des champs--Les réseaux de neurones, leur dynamique et leurs applications.--La vie artificielle, en particulier l'étude des automates cellulaires continus.--Les systèmes décentralisés.
2003-2006: BSc. EPFL, mathématiques2006-2008: MSc. EPFL, mathématiques2008-2010: Doctorat, Unige, mathématiques2010-2014: Ritt Assistant Professor, Columbia2014-2018: Professeur Assistant Tenure-Track, EPFL2019-pr
James HendersonEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Haruki Shirakami, Dina El Zein, Jose Rafael Espinosa Mena, Kimia Alavi, Mojtaba Nafez A co-dirigé les thèses EPFL de Lesly Sadiht Miculicich Werlen, Rabeeh Karimi Mahabadi, Alireza Mohammadshahi, Andreas Thomas Marfurt, Jan Frederik Jonas Florian Mai, Melika Behjati, Fabio James Fehr, Andrei Catalin Coman Cours Deep Learning For Natural Language Processing EE-608
Amaury Pierre Jiezhi WeiExpertise
Deep Learning, Computer Vision, Physics Informed Machine Learning, Graph Neural Networks
Amaury a obtenu son Master en Robotique de l'Ecole Polytechnique Federale de Lausanne (EPFL) en 2021. Avant de rejoindre IMOS, il a travaillé pendant plusieurs années en tant que Software Engineer chez Logitech Europe S.A. dans le domaine de la Réalité Virtuelle et Augmentée. Il a développé des algorithmes de 6DoF tracking pour appareils portables, développé le firmware et conçu la stratégie de testing industr
David Richard HarveyEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Ethan Daniel Tregidga, Felix Francisco Vecchi Cours Lecture series on scientific machine learning PHYS-754 Ce cours présente des travaux sur la façon dont les questions scientifiques peuvent être abordées à l'aide de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique permet d'extraire des connaissances à partir de données de manière automatisée. Nous apprendrons à partir d'exemples concrets.
Dominique BonvinDominique Bonvin is Professor and Director of the Automatic Control Laboratory of EPFL. He received his Diploma in Chemical Engineering from ETH Zürich, and his Ph.D. degree from the University of California, Santa Barbara. He worked in the field of process control for the Sandoz Corporation in Basel and with the Systems Engineering Group of ETH Zürich. He joined the EPFL in 1989, where his current research interests include modeling, control and optimization of dynamic systems. He served as Director of the Automatic Control Laboratory for the periods 1993-97, 2003-2007 and again since 2012, Head of the Mechanical Engineering Department in 1995-97 and Dean of Bachelor and Master Studies at EPFL for the period 2004-2011.
Pascal FrossardTeaching & PhD PhD Students Yiming Qin, Alba Carballo Castro, Elisa Messori, Ke Wang, Sevda Ögüt, Tuna Alikasifoglu, William Cappelletti, Manuel Madeira, Mahdi Amiri, Ortal Yona Senouf, Vasiliki Rizou, Cem Bilaloglu, Abdellah Rahmani, Amel Abdelraheem, Jérémy Jean Philippe Baffou, Adam Hazimeh, Vincent Jung, Yike Zhao Past EPFL PhD Students Dan Jurca, Jean-Paul Wagner, Ivana Radulovic, Ivana Tosic, Effrosyni Kokiopoulou, Zafer Arican, Vijayaraghavan Thirumalai, Tamara Tosic, Eirina Bourtsoulatze, Elif Vur
