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
Marion LeleuExpertise
BioinformaticsGenomicsHight-Throughput SequencingData Mining
Robert DalangRobert Dalang, né en 1961, a reçu le diplôme de Mathématicien-EPFL en 1983 et est lauréat du Prix Dommer. Il passe l'année 1985-86 à Cornell University (USA) comme chercheur invité. Il obtient le doctorat au Département de mathématiques de l'EPFL en 1987. Son domaine de spécialisation est la théorie des processeurs stochastiques. En 1987, Robert Dalang est nommé professeur assistant au Département de statistiques de l'Université de Californie à Berkeley (USA). En 1988, il reçoit une bourse post-doctorale du Fonds national scientifique américain et effectue des recherches sur les propriétés markoviennes de processus stochastiques à plusieurs paramètres. En 1990, il est nommé à Tufts University (Boston, USA). Il est promu professeur associé en mai 1993. Une partie importante de ses recherches se font dans le cadre de contrats avec le Fonds national scientifique américain et l'Office de la recherche de l'armée américaine. En collaboration avec le Prof. R. Cairoli du Département de mathématiques de l'EPFL, il a écrit un livre sur l'optimisation stochastique séquentielle publié en 1996 aux éditions John Wiley. M. Dalang est nommé professeur extraordinaire de probabilités au Département de mathématiques en 1995. Il y poursuit des travaux de recherche en processus stochastiques et probabilité appliquée et participe à l'enseignement des processus stochastiques, de la théorie des probabilités et des cours de mathématiques aux sections d'ingénieurs. Il dirige régulièrement des thèses de doctorats, est éditeur de plusieurs journaux de recherche mathématique et travail en collaboration avec des chercheurs de plusieurs universités européennes et américaines.
Hervé BourlardEnseignement et PhD A dirigé les thèses EPFL de Astrid Hagen, Katrin Weber, Todd Stephenson, Jitendra Ajmera, Shajith Ikbal, Mathew Magimai Doss, Mohamed Faouzi Benzeghiba, Mark Barnard, Yann Rodriguez, Hemant Misra, Christos Dimitrakakis, Guillaume Lathoud, Alexei Pozdnoukhov, Agnès Just, Mikaela Keller, Norman Hoon Thian Poh, Dong Zhang, Florent Monay Michaud, Pedro Manuel Da Silva Quelhas, Kevin Smith, Silèye Oumar Ba, Bertrand Mesot, Hamed Ketabdar, David Grangier, Guillermo Aradilla, Jean-François Paie
Mahmut Selman SakarEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Lorenzo Francesco John Noseda, Nikita Norkin, Elif Ezgi Inan, Houman Javaheri, Mehdi Ali Gadiri, Julian Leon Raub, Junsun Hwang A dirigé les thèses EPFL de Erik Mailand, Raquel Filipa Penacho Parreira, Murat Kaynak, Lucio Pancaldi-Giubbini, Fazil Emre Uslu, Matthias Rüegg, Ece Özelçi, Emilie Vuille-Dit-Bille A co-dirigé les thèses EPFL de Laura Joan Hermans, Sourabh Monnappa Kuppanda Jafri Cours Dynamical systems ME-221 Introduction à la modélisa
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.
Aude BillardExpertise
Machine LearningRoboticsMechatronicsDynamical SystemsComputational Neuroscience
Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Hanli Zhang, Maximilian Schmitz, Luyin Hu, Baiyu Peng, Erfan Etesami, Sthithpragya Gupta, Kuanqi Cai A dirigé les thèses EPFL de Eric Sauser, Sylvain Calinon, Micha Hersch, Florent Günter, Biljana Petreska von Ritter-Zahony, Basilio Noris, Elena Gribovskaya, Seyed Mohammad Khansari Zadeh, Seungsu Kim, Ashwini Shukla, Klas Jonas Alfred Kronander, Luka Lukic, Miao Li, Ravin L
Robert WestRobert West is a tenure-track assistant professor of computer science at EPFL, where he heads the Data Science Lab. In his research, he develops and applies techniques in machine learning, computational social science, natural language processing, social network analysis, and data mining. Bob also collaborates closely with the Wikimedia Foundation, in his role as a Wikimedia Research Fellow. Bob’s work has won several awards, including best/outstanding paper awards at ICWSM’21, ICWSM’19, and WWW’13, a best-paper runner-up award at WWW’16, a Google Faculty Research Award, a Facebook Research Award, a Hewlett-Packard Graduate Fellowship, and a Facebook Graduate Fellowship. He is actively involved in the research community, e.g., as an Associate Editor of ICWSM and EPJ Data Science and as a co-founder of the Wiki Workshop (held at WWW and ICWSM) and the Applied Machine Learning Days. Bob received his PhD in Computer Science from Stanford University, his MSc from McGill University, Canada, and his undergraduate degree from Technische Universität München, Germany.[Last updated: 25 Aug 2021]
Tim Ruben DavidsonExpertise
deep generative models; agentic systems; synthetic data; representation learning
Mission
I study how deep generative models can be used to power agentic systems and generate useful synthetic data
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