Maria BrbicMaria Brbic is an assistant professor in computer science at EPFL. Prior to joining EPFL, Maria was a postdoctoral researcher in Computer Science at Stanford University working with Jure Leskovec. She received her PhD degree from University of Zagreb in 2019, while also researching at Stanford University and University of Tokyo. Her research was awarded with the Fulbright Scholarship, L’Oreal UNESCO for Women in Science Scholarship, Branimir Jernej award for outstanding publication in biology and biomedicine, and Josip Loncar Silver Plaque award for the best doctoral dissertation. She has been named a Rising Star in EECS by MIT in 2021. Her research is focused on developing new machine learning methods and applying her methods to advance biomedical research.
Stéphanie GinalskiEnseignement et PhD Cours Understanding modern Switzerland II HUM-465 Sur la base des connaissances acquises au semestre d'automne (Understanding Switzerland I), les étudiants travaillent par groupe de 3-4 sur un sujet de recherche défini selon leurs intérêts et en accord avec les enseignants.
Raphaël DefertEnseignement et PhD Cours Analyse et gestion de risques CIVIL-438 Le cours vise à former les étudiants aux méthodes et outils permettant d'appréhender de manière fondée et scientifique la question de l'analyse et de la gestion des risques technologiques et naturels, avec une attention portée au domaine du Génie civil.
Siara Ruth IsaacExpertise
Higher Education Teaching and LearningInteractive Teaching for Large GroupsArtificial Nucleoside Analogs
Enseignement et PhD Cours Learning and collaboration in project HUM-279 Ce cours explore les fondements théoriques et pratiques de l'apprentissage par projets. L'étude active de modèles, contextes et outils utilisés dans l'apprentissage par projet vous permettra de développer des compétences cognitives et collaboratives utiles à tout contexte de projet. Lecturing and Presentin
Christoph KochEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Léonard Léchot, Zhekai Jiang, Hanbit Lee A dirigé les thèses EPFL de Immanuel Trummer, Aleksandar Vitorovic, Milos Nikolic, Daniel Lupei, Mohammed El Seidy, Ioannis Klonatos, Mohammad Dashti Rahmat Abadi, Amir Shaikhha, Lionel Parreaux, Sachin Basil John, Zilu Tian A co-dirigé les thèses EPFL de David Kozhaya Cours Making intelligent things A CS-358(a) Le cours vise à enseigner le prototypage d'artefacts physiques intelligents et à résoudre des d
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Cellular Biology: Cell culture of mammalian cell lines (U2OS, N2a, M17, SH-S5Y5, Cos, HeLa, HEK, MCF7), Astrocytic and neuronal primary cultures (hippocampus, cortex, striatum, midbrain) from P0 mouse or rat pups or from E16-E19 mice embryos, iPSC neuronal cultures (proliferation, passaging, differentiation in iNeurons or iDopaminergic neurons), Cellular transfection (DNA plasmid, siRNA, shRNA), Lentiviruses production and infection of neuronal primary cultures or mammalian cell lines, Samples pre
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Mathieu HuruguenEnseignement et PhD Cours Algèbre linéaire (pour CMS) PREPA-001 Dans la première partie du cours on couvre des notions de langage ensembliste et de logique élémentaire. Dans la deuxième partie, le but est de familiariser les étudiants avec les notions fondamentales de l'algèbre linéaire à travers leur étude géométrique en dimension 2. Algèbre linéaire et géométrie (pour MAN) PREPA-032(a) On présente les notions fondamentales de l'algèbre linéaire dans le contexte géométrique
Romain GuietExpertise
Development of BioImage Analysis workflows and algorithms to extract quantitative data from microscopy images.BioSample Preparation : in vitro cell, organoid, time-lapse, fixation, staining strategies, actin, mitochondria, fluorescent protein expressionBioImage Acquisition : Widefield, Confocal, Whole Slide Imaging, Super-resolution (SIM, STORM, STED), FRET, FRAP, FLIMBioImage Analysis: Colocalisation analysis, Deconvolution, Time-lapse , Whole Slide ImagingTools & Software: ImageJ/Fiji, QuPath, i
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I am a PhD student at EPFL working in the Laboratory of Automated Reasoning and Analysis with Prof. Viktor KunÄak.My main domains of research are proof assistants and algorithms for logic-related problems.
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