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
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.
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
Martin VetterliMartin Vetterli a été nommé Président de l'École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) par le Conseil fédéral à l’issue d’un processus de sélection mené par le Conseil des EPF - qui l'a désigné à l'unanimité.
Né à Soleure le 4 octobre 1957, Martin Vetterli a suivi sa scolarité et effectué sa maturité dans le canton de Neuchâtel. Ingénieur en génie électrique de l’ETHZ (1981), diplômé de l’Université de Stanford (1982) et docteur en sciences de l’EPFL (1986), Martin Vetterli a enseigné à Columbia University comme professeur assistant puis associé. Il a ensuite été nommé professeur ordinaire au département du génie électrique et des sciences de l’informatique de l’Université de Berkeley, avant de revenir à l’EPFL en tant que professeur ordinaire à l’âge de 38 ans. Il a également enseigné à l’ETHZ et à l’Université de Stanford.
Ses activités de recherche centrées sur le génie électrique, les sciences de l’informatique et les mathématiques appliquées lui ont valu de nombreuses récompenses nationales et internationales, parmi lesquelles le Prix Latsis National, en 1996. Il est Fellow de l’Association for Computing Machinery et de l'Institute of Electrical and Electronics Engineers et membre de la National Academy of Engineering (NAE) notamment. Martin Vetterli a publié plus de 170 articles et trois ouvrages de référence.
Ses travaux sur la théorie des ondelettes, utilisées dans le traitement du signal, sont reconnus par ses pairs comme étant d’une portée majeure, et ses domaines de prédilection, comme la compression des images et vidéos ou les systèmes de communication auto-organisés, sont au cœur du développement des nouvelles technologies de l’information. En tant que directeur fondateur du Pôle de Recherche National Systèmes mobiles d’information et de communication, le professeur Vetterli est un fervent défenseur de la recherche transdisciplinaire.
Martin Vetterli connaît l’EPFL de l’intérieur. Alumnus de l’Ecole, il y enseigne depuis 1995, a été le vice-président chargé des relations internationales puis des affaires institutionnelles de l’Ecole entre 2004 à 2011, et doyen de la Faculté Informatique et Communication en 2011 et 2012. En parallèle à sa fonction de président du Conseil national de la recherche du Fonds national suisse qu’il a occupé de 2013 à 2016, il dirige le Laboratoire de Communications Audiovisuelles (LCAV) de l’EPFL depuis 1995.
Martin Vetterli a accompagné plus de 60 doctorants en Suisse et aux Etats-Unis pendant leur thèse et se fait un point d’honneur de suivre l’évolution de leur parcours au plus haut niveau, académique ou dans le monde entrepreneurial.
L’ingénieur est l’auteur d’une cinquantaine de brevets qui ont conduit à la création de plusieurs startups issues de son laboratoire, comme Dartfish ou Illusonic, ainsi qu’à des transferts de technologie par le biais de vente de brevets (Qualcomm). Il encourage activement les jeunes chercheurs à poursuivre ces efforts et commercialiser les résultats de leurs travaux.
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.
Annalisa BuffaEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Gonzalo Bonilla Moreno, Philipp Christoph Weder, Yannis Dirk Voet, Fabio Marcinno, Ferhat Sindy, Francesco Sala, Markus Renoldner, Mohamed Ben Abdelouahab, Davor Dobrota A dirigé les thèses EPFL de Luca Coradello, Ondine Chanon, Riccardo Puppi Cours Numerical approximation of PDEs MATH-451 Ce cours porte sur la dérivation, l'analyse théorique et l'implémentation de la méthode des éléments finis pour l'approximation numérique des équations aux dér
Pablo Antolin SanchezEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Philipp Christoph Weder, Davor Dobrota A co-dirigé les thèses EPFL de Ondine Chanon Cours Analysis III MATH-202(c) Le cours étudie les concepts fondamentaux de l'analyse vectorielle et de l'analyse de Fourier-Laplace en vue de leur utilisation pour résoudre des problèmes pluridisciplinaires d'ingénierie scientifique. Analysis III (for IC) MATH-203(d) Le cours étudie les concepts fondamentaux de l'analyse vectorielle et de l'analys
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 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
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
Mohammad Amin ShokrollahiAmin Shokrollahi has worked on a variety of topics, including coding theory, computational number theory and algebra, and computational/algebraic complexity theory. He is best known for his work on iterative decoding algorithms of graph based codes, an area in which he holds a number of granted and pending patents. He is the co-inventor of Tornado codes, and the inventor of Raptor codes. His codes have been standardized and successfully deployed in practical areas dealing with data transmission over lossy networks.
Prior to joining EPFL, Amin Shokrollahi has held positions as the chief scientist of Digital Fountain, member of the technical staff at Bell Laboratories, senior researcher at the International Computer Science Insitute in Berkeley, and assistant professor at the department of computer science of the university of Bonn. He is a Fellow of the IEEE, and he was awarded the Best Paper Award of the IEEE IT Society in 2002 for his work on iterative decoding of LDPC code, the IEEE Eric Sumner Award in 2007 for the development of Fountain Codes, and the joint Communication Society/Information Theory Society best paper award of 2007 for his paper on Raptor Codes.
Nicolas Henri Bernard FlammarionNicolas Flammarion is a tenure-track assistant professor in computer science at EPFL. Prior to that, he was a postdoctoral fellow at UC Berkeley, hosted by Michael I. Jordan. He received his PhD in 2017 from Ecole Normale Superieure in Paris, where he was advised by Alexandre d’Aspremont and Francis Bach. In 2018 he received the prize of the Fondation Mathematique Jacques Hadamard for the best PhD thesis in the field of optimization. His research focuses primarily on learning problems at the interface of machine learning, statistics and optimization.
Jacques RappazOriginaire de Neyruz-sur-Moudon (VD), Jacques Rappaz est né le 22 mars 1947. Après ses études primaires et secondaires à Lausanne, il étudie la physique, de 1964 à 1970, à l'Ecole Polytechnique de l'Université de Lausanne (EPUL et EPFL dès 1969) où il obtient son diplôme en janvier 1971. Il entreprend ensuite un travail de recherche en analyse numérique à l'EPFL. En avril 1976, il soutient une thèse consacrée à l'approximation spectrale d'opérateurs provenant de la physique des plasmas. De 1977 à 1980, il est boursier du Fonds National Suisse (FNS) et séjourne à Paris. A l'Ecole Polytechnique de Palaiseau et à l'Université Paris VI, il travaille sur l'approximation de problèmes non-linéaires provenant de la physique.De 1980 à 1985, il retourne à l'EPFL en tant que chercheur au FNS puis collaborateur scientifique du Professeur Jean Descloux. En 1983 il entreprend, en collaboration avec l'entreprise Alusuisse, des recherches sur la simulation numérique du procédé Hall-Héroult permettant la production de l'aluminium par électrolyse. Ces recherches ont débouché par la suite sur de nombreux projets en collaboration avec les compagnies Alcan, puis Péchiney et Rio Tinto. En 1985, Jacques Rappaz est nommé professeur ordinaire de mathématiques appliquées à l'Université de Neuchâtel qu'il quittera en octobre 1987 pour un poste de professeur ordinaire à l'EPFL. De 1983 à 2012 où il a pris sa retraite, Jacques Rappaz a enseigné de nombreux cours d'analyse et d'analyse numérique aux ingénieurs et aux mathématiciens de l'EPFL, de l’Université de Genève et de l'Université de Neuchâtel. Sa recherche concerne les aspects théoriques et pratiques de la résolution numérique des équations aux dérivées partielles. Il a participé à de nombreux projets de simulations numériques en collaboration avec les milieux industriels et/ou les départements d'ingénieurs de l'EPFL.
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.
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
