Harald Hirlingsince 2018:Adjoint du Doyen SV, Responsable Finance SVsince 2008: Adjoint du Doyen SV 2002-2010: Adjoint scientifique, FSV-LNC, EPFL 2006-2008: Adjoint de Section SSV 2003-2004: coordinator (directeur) of the doctoral program in Neuroscience, EPFL Doctoral School 1994-2001: University of Lausanne Stanford University Institut Curie, Paris Education: ISREC, Epalinges (Switzerland). University of Konstanz (Germany)
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.
Wulfram GerstnerWulfram Gerstner is Director of the Laboratory of Computational Neuroscience LCN at the EPFL. His research in computational neuroscience concentrates on models of spiking neurons and spike-timing dependent plasticity, on the problem of neuronal coding in single neurons and populations, as well as on the link between biologically plausible learning rules and behavioral manifestations of learning. He teaches courses for Physicists, Computer Scientists, Mathematicians, and Life Scientists at the EPFL. After studies of Physics in Tübingen and at the Ludwig-Maximilians-University Munich (Master 1989), Wulfram Gerstner spent a year as a visiting researcher in Berkeley. He received his PhD in theoretical physics from the Technical University Munich in 1993 with a thesis on associative memory and dynamics in networks of spiking neurons. After short postdoctoral stays at Brandeis University and the Technical University of Munich, he joined the EPFL in 1996 as assistant professor. Promoted to Associate Professor with tenure in February 2001, he is since August 2006 a full professor with double appointment in the School of Computer and Communication Sciences and the School of Life Sciences. Wulfram Gerstner has been invited speaker at numerous international conferences and workshops. He has served on the editorial board of the Journal of Neuroscience, Network: Computation in Neural Systems', Journal of Computational Neuroscience', and `Science'.
Henry MarkramEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Davide Bella A dirigé les thèses EPFL de Tania Rinaldi, Jean-Vincent Le Bé, Michele Pignatelli, Thomas Berger, Luca Gambazzi, Rodrigo de Campos Perin, Imad Riachi, Muhammad Asif Jan, Rajnish Ranjan, Srikanth Ramaswamy, Georges Khazen, Vincent Delattre, Mônica Favre, Shruti Muralidhar, Michael Reimann, Jean Pierre Ghobril, Renaud Luc Richardet, Marwan Abdellah, Willem Wybo, Csaba Erö, Lida Kanari, Giuseppe Chindemi, Berat Denizdurduran, Max Nolte, Taylor Howard N
Graham KnottEnseignement et PhD Cours Methods: from disease models to therapy BIOENG-518 Ce cours décrira les méthodes qui sont à la base des approches translationnelles depuis la génération et la caractérisation des modèles des maladies jusqu'aux applications thérapeutiques. Les bases théoriques seront complétées par des rotations pratiques dans les plateformes technologiques.
Rolf GruetterAwards:
1999 Young Investigator Award Plenary Lectureship
, International Society for Neurochemistry
2011 Fellow
, ESMRMB
2011 Teaching Award
, Section Sciences de la Vie, EPFL
Guillaume AnciauxEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Parissasadat Alavi, Thibault Ghesquière-Diérickx A co-dirigé les thèses EPFL de Srinivasa Babu Ramisetti, Jaehyun Cho, Lucas Frérot, Mohit Pundir, Manon Eugénie Voisin--Leprince Cours Modélisation numérique des solides et structures CIVIL-321 La modélisation numérique des solides est abordée à travers la méthode des éléments finis. Les aspects purement analytiques sont d'abord présentés, puis les moyens d'interpolation, d'intégration et de résolu
Johanni Michael BreaEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Aude Maier, Lucas Louis Gruaz, Flavio Martinelli Cours Biological data science II : machine learning BIO-322 Les étudiants comprennent les concepts et méthodes de base d'apprentissage automatique. Ils savent les décrire en termes mathématiques et ils savent les appliquer aux données en utilisant un langage de haut niveau (julia/python/R). Intelligence artificielle et société HUM-286 Ce cours intègre les SHS avec les sciences de l'
Arnaud BertschExpertise
MicrostereolithographiePhotopolymersMicrofabrication
Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Tao Zhang, Pol Torres Vila, Nicolas Bruno Minazzo A co-dirigé les thèses EPFL de Joan Teixidor, Clémentine Sophie Sarah Lipp, Nicolas Grégoire Maïno, Jiande Zhou, Jongeon Park 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 séle
Annechien Sarah HelsdingenBiografy
Anne Helsdingen est conceptrice de cours et chef de projet au Centre pour l'enseignement numérique de l'EPFL à Lausanne, où elle développe des cours en ligne ouverts à tous. Elle a plus de 20 ans d'expérience dans la recherche sur les facteurs humains, l'enseignement universitaire et la conception de systèmes intelligents pour la formation et l'éducation, avec un accent particulier sur la formation et l'éducation professionnelles. Elle est également membre du conseil d'administration d'Open Learnit
