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.
Stephan MorgenthalerEDUCATION
Ph.D., Statistics, Princeton University, Princeton, 1983
Diplôme, Mathématiques, Ecole polytechnique fédérale de Zurich, 1979
CARRIÈRE ACADEMIQUE
Professeur de statistique appliquée, EPFL, 1991-présent
Professeur extraordinaire, statistique appliquée, EPFL, 1988-1991
Professeur associé, statistique, Yale University, 1987-1988
Professeur assistant, statistique, Yale University, 1984-1987
Instructor, mathématiques, Massachusetts Institute of Technology, 1983-1984
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.
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
Yves RevazYves Revaz est maître d'enseignement et de recherche au laboratoire d'astrophysique (LASTRO) de l'EPFL. Après des études à l'EPFL, il a soutenu une thèse de doctorat intitulée: "Dynamique des régions externes des galaxies spirales et contraintes sur la matière noire" à l'Observatoire de Genève, sous la direction du Prof. Daniel Pfenniger. Il a ensuite travaillé à l'Observatoire de Paris, au LERMA (Laboratoire d'Etudes du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique et Atmosphères) sous la supervision de la Prof. Françoise Combes et s'est intéressé aux écoulement froids dans les amas de galaxies. Il a rejoint le LASTRO en 2007, où, en collaboration avec la Prof. Pascale Jablonka, il a développé un nouveau code TreePM/SPH chemo-dynamique appelé GEAR, dans le but d'étudier l'évolution chimique des galaxies. Sa recherche se focalise actuellement sur l'évolution des galaxies naines et leur lien avec la cosmologie. Yves Revaz et aussi l'auteur de pNbody, une librairie python parallélisée dédiée à l'analyse de larges systèmes N-corps.
