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.
Siara Ruth IsaacExpertise
Higher Education Teaching and LearningInteractive Teaching for Large GroupsArtificial Nucleoside Analogs
Enseignement et PhD Cours Learning and collaboration in project HUM-279 Ce cours explore les fondements théoriques et pratiques de l'apprentissage par projets. L'étude active de modèles, contextes et outils utilisés dans l'apprentissage par projet vous permettra de développer des compétences cognitives et collaboratives utiles à tout contexte de projet. Lecturing and Presentin
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
Simone DeparisExpertise
Simone Deparis est professeur à l’EPFL, spécialisé en mathématiques appliquées, analyse numérique et didactique des mathématiques à l’université. Ses recherches portent à la fois sur la modélisation computationnelle pour les applications biomédicales et sur l’innovation pédagogique, avec un accent sur l’équité, l’auto-efficacité et la réforme de l’évaluation dans les grands cursus scientifiques.
Mission
Mes recherches portent sur les mathématiques appliquées et les sciences de l’apprentissage. En
Jack Richard WilliamsEnseignement et PhD Cours Negotiation techniques MGT-466 Ce cours est conçu pour vous permettre de pratiquer la négociation dans différentes situations. Les stratégies et techniques seront pratiquées pour faciliter le développement de vos compétences. Les liens avec le leadership et l'impact de la diversité dans les négociations seront abordés.
Martin SchrimpfExpertise
NeuroAI, computational neuroscience, computer vision, natural language processing, human alignment, startups [CV]
Mission
Modeling the brain: Martin's research focuses on a computational understanding of the neural mechanisms underlying natural intelligence in vision and language. To achieve this goal, he bridges Deep Learning, Neuroscience, and Cognitive Science, building artificial neural network models that match the brain’s neural representations in their internal processing and are aligned to
Zsuzsanna Viktoria SzemerediEnseignement et PhD Cours Critical thinking I HUM-425 Ce cours développera les compétences en matière de raisonnement logique et d'argumentation afin de vous permettre d'influencer la prise de décision. Vous y parviendrez en apprenant à représenter et à communiquer votre raisonnement sous forme d'arguments, et en pratiquant continuellement le raisonne Critical thinking II HUM-484 Le cours Critical thinking II (HUM 484) s'appuie sur les concepts acquis dans le cours Pensée cr
Jérémy Alain La Scala-JayetJérémy La Scala is a PhD candidate in Learning Sciences at the école Polytechnique Fédérale de Lausanne. He received a Bachelor and a Master of Science in Microengineering from the same institution where he specialised in low-power embedded systems for the Internet of Things. His current research interests lie in digital affordances for supporting design and project-based learning, especially in engineering education. In particular, he investigates how web-based collaborative applications helps in scaffoldi
Jo François TaillieuEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Julien Heil Cours Théorie et critique du projet BA3 (Taillieu) AR-201(m) Une maison est le simple sujet d'étude de cet atelier. Un sujet d'une complexité simple. Apprendre à construire une maison, c'est apprendre à construire l'architecture. Le programme de l'atelier est le logement fonctionnaliste et sa composition adéquate face à un contexte bâti ou paysager. Théorie et critique du projet BA4 (Taillieu) AR-202(m) Une maison est
Pierre VandergheynstPierre Vandergheynst received the M.S. degree in physics and the Ph.D. degree in mathematical physics from the Université catholique de Louvain, Louvain-la-Neuve, Belgium, in 1995 and 1998, respectively. From 1998 to 2001, he was a Postdoctoral Researcher with the Signal Processing Laboratory, Swiss Federal Institute of Technology (EPFL), Lausanne, Switzerland. He was Assistant Professor at EPFL (2002-2007), where he is now a Full Professor of Electrical Engineering and, by courtesy, of Computer and Communication Sciences. As of 2015, Prof. Vandergheynst serves as EPFL’s Vice-Provost for Education. His research focuses on harmonic analysis, sparse approximations and mathematical data processing in general with applications covering signal, image and high dimensional data processing, computer vision, machine learning, data science and graph-based data processing. He was co-Editor-in-Chief of Signal Processing (2002-2006), Associate Editor of the IEEE Transactions on Signal Processing (2007-2011), the flagship journal of the signal processing community and currently serves as Associate Editor of Computer Vision and Image Understanding and SIAM Imaging Sciences. He has been on the Technical Committee of various conferences, serves on the steering committee of the SPARS workshop and was co-General Chairman of the EUSIPCO 2008 conference. Pierre Vandergheynst is the author or co-author of more than 70 journal papers, one monograph and several book chapters. He has received two IEEE best paper awards. Professor Vandergheynst is a laureate of the Apple 2007 ARTS award and of the 2009-2010 De Boelpaepe prize of the Royal Academy of Sciences of Belgium.
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
Alexander DittrichCurrent Work
My research interests are somewhere between neural networks with Hebbian plasticity, meta-reinforcement learning, and the control of rather unconventional soft robotic platforms like tensegrity robots.
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,
Yujia ZhangEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Yuyan Su, Shulang Shen, Jiaqi Liu Cours Advanced microfabrication practicals MICRO-373 Ce TP permet une formation approfondie sur les méthodes avancées de micro et nanofabrication dans un environnement de salle blanche pour des applications sélectionnées, d'acquérir des connaissances plus approfondies sur les processus MEMS/NEMS, de travailler dans un petit groupe avec des doctorants/ MOOC: Micro and Nanofabrication (MEMS) - Fall MICRO-
Maria BrbicMaria Brbic is an assistant professor in computer science at EPFL. Prior to joining EPFL, Maria was a postdoctoral researcher in Computer Science at Stanford University working with Jure Leskovec. She received her PhD degree from University of Zagreb in 2019, while also researching at Stanford University and University of Tokyo. Her research was awarded with the Fulbright Scholarship, L’Oreal UNESCO for Women in Science Scholarship, Branimir Jernej award for outstanding publication in biology and biomedicine, and Josip Loncar Silver Plaque award for the best doctoral dissertation. She has been named a Rising Star in EECS by MIT in 2021. Her research is focused on developing new machine learning methods and applying her methods to advance biomedical research.
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
Pierre-Yves GilliéronOriginaire de Mézières (Vaud), né en 1964, Pierre-Yves Gilliéron obtient un diplôme dingénieur en génie rural et géomètre à lEcole polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) en 1988.
De 1988 à 1990, il travaille au laboratoire de photogrammétrie de lEPFL où il participe à un projet de recherche en traitement dimage avec le partenaire industriel LEICA.
De 1991 à 1997, il est engagé par un bureau dingénieurs du Valais où il est actif dans le domaine de la géomatique. Responsable du secteur de la photogrammétrie, il dirige des mandats tant en Suisse quà létranger.
En 1997, il rejoint lEPFL et il est nommé chargé de cours pour le positionnement par satellite et la topographie. Parallèlement, Il collabore à la recherche et au développement au sein du laboratoire de Topométrie (TOPO) dans le domaine des systèmes de navigation appliqués aux transports.
Dès 2018, il occupe le poste d'adjoint à la direction de la section en sciences en ingénierie de l'environnement (SIE) de l'EPFL.
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Il a été membre du comité de lInstitut Suisse de Navigation (ION-CH), de la commission géodésique suisse (SCNAT/SGK), de commissions d'experts de la VSS, du comité its-ch et de diverses associations professionnelles (IGSO, geosuisse, SSPIT).
