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
Volkan CevherVolkan Cevher received the B.Sc. (valedictorian) in electrical engineering from Bilkent University in Ankara, Turkey, in 1999 and the Ph.D. in electrical and computer engineering from the Georgia Institute of Technology in Atlanta, GA in 2005. He was a Research Scientist with the University of Maryland, College Park from 2006-2007 and also with Rice University in Houston, TX, from 2008-2009. Currently, he is an Associate Professor at the Swiss Federal Institute of Technology Lausanne and a Faculty Fellow in the Electrical and Computer Engineering Department at Rice University. His research interests include machine learning, signal processing theory, optimization theory and methods, and information theory. Dr. Cevher is an ELLIS fellow and was the recipient of the Google Faculty Research award in 2018, the IEEE Signal Processing Society Best Paper Award in 2016, a Best Paper Award at CAMSAP in 2015, a Best Paper Award at SPARS in 2009, and an ERC CG in 2016 as well as an ERC StG in 2011.
Tobias KippenbergEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Mengxin Lin, Xinru Ji, Shuhang Zheng, Junyin Zhang, Zhuoya Yuan, Evgenii Guzovskii, Mahdi Chegnizadeh, Jiale Sun, Shivaprasad Umesh Hulyal, Xiaoyi Cheng, Hao Li, Nikolai Kuznetsov, Alessio Zicoschi, Jiahe Pan, Mikael Sebastian Reichler, Xuxin Wang, Donato Manuel Jiménez Benetó, Xuan Yang, Hugo Paul Arbez, Amirali Arabmoheghi, Viacheslav Snigirev, Alisa Davydova, Zihan Li, Giovanni Scarioni A dirigé les thèses EPFL de Stefan Weis, Emanuel Gavartin, Xiaoqing Zhou,
Nicolas GrandjeanNicolas Grandjean received a PhD degree in physics from the University ofNice Sophia Antipolis in 1994 and shortly thereafter joined the French National Center for Scientific Research (CNRS) as a permanent staff member. In 2004, he was appointed tenure-track assistant professor at the École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) where he created the Laboratory for advanced semiconductors for photonics and electronics. He was promoted to full professor in 2009. He was the director of the Institute of Condensed Matter Physics from 2012 to 2016 and then moved to the University of California at Santa Barbara where he spent 6 months as a visiting professor. Since 2018, he is the head of the School of Physics at the EPFL. He was awarded the Sandoz Family Foundation Grant for Academic Promotion, received the “Nakamura Lecturer” Award in 2010, the "Quantum Devices Award” at the 2017 Compound Semiconductor Week, and “2016 best teacher” award from the EPFL Physics School. His research interests are focused on the physics of nanostructures and III-V nitride semiconductor quantum photonics.
Jean-Paul Richard KneibEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Oliver Pineda Suarez, Robert Daniel Kincaid, Ethan Daniel Tregidga, Belén Yu Irureta-Goyena Chang, Elisabeth Andréa Cécile Rachith, Shengyu He, Aurélien Thomas Mathieu Verdier, Timour Jestin A dirigé les thèses EPFL de Markus Rexroth, Luzius Gregor Kronig, Christoph Ernst René Schäfer, Vasileios Angelopoulos, Michaël Juillard, Amélie Tamone, Andrei Variu, Yoan Rappaz, Anne-Marlene Rüede, Jiaxi Yu, Daniel Felipe Forero Sanchez, Beauchesne Benjamin Emmanuel Nicola
Sylvain CalinonExpertise
robot learning, human-robot collaboration, optimal control, model-based optimization
I am a Senior Research Scientist at the Idiap Research Institute and a Lecturer at EPFL, with research interests covering robot learning, optimal control, geometrical approaches, and human-robot collaboration. My work focuses on human-centered robotics applications in which the robots can acquire new skills from only few demonstrations and interactions. It requires the development of models that can exploit the st
Olivier SchneiderAprès une thèse en physique des particules à l'Université de Lausanne, soutenue en 1989, Olivier Schneider rejoint le LBL, Lawrence Berkeley Laboratory (Californie), pour travailler sur l'expérience CDF au Tevatron de Fermilab (Illinois), d'abord au bénéfice d'une bourse de chercher débutant du Fonds National Suisse pour la Recherche Scientifique, puis comme post-doc au LBL. Il participe à la construction et à la mise en service du premier détecteur de vertex au silicium fontionnant avec succès auprès d'un collisionneur hadronique, détecteur qui a permis la découverte du sixième quark, appelé "top". Dès 1994, il revient en Europe et participe à l'expérience ALEPH au grand collisionneur électron-positon du CERN (Genève), comme boursier puis comme titulaire d'un poste de chercheur au CERN. Il se spécialise en physique des saveurs lourdes. En 1998, il est nommé professeur associé à l'Université de Lausanne, puis professeur extraordinaire à l'EPFL en 2003, et enfin professeur ordinaire à l'EPFL en 2010. Ayant participé depuis 1997 à la préparation de l'expérience LHCb au collisionneur LHC du CERN, entrée en fonction à fin 2009, il en analyse maintenant les données. Il contribue aussi depuis 2001 à l'exploitation des données enregistrées par l'expérience Belle au laboratoire KEK (Tsukuba, Japon). Ces deux expériences étudient principalement les désintégrations de hadrons contenant un quark b, ainsi que la violation de CP, c'est-à-dire le non-respect de la symétrie entre matière et antimatière.
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
Samy BengioExpertise
Algorithmes d'apprentissageTraitement de la parole automatiqueAuthentification de personnesTraitement multimodalTraitement de sequencesReseaux de neurones, support vector machinesModeles de markov caches, mixtures de gaussiennesetc
Expertise
Algorithmes d'apprentissageTraitement de la parole automatiqueAuthentification de personnesTraitement multimodalTraitement de sequencesReseaux de neurones, support vector machinesModeles de markov caches, mixtures de gaussiennesetc
Mission
Samy Bengio est cher
