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
David Richard HarveyEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Ethan Daniel Tregidga, Felix Francisco Vecchi Cours Lecture series on scientific machine learning PHYS-754 Ce cours présente des travaux sur la façon dont les questions scientifiques peuvent être abordées à l'aide de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique permet d'extraire des connaissances à partir de données de manière automatisée. Nous apprendrons à partir d'exemples concrets.
Andreas PautzEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Sofia Portolan, Michel Saliba, Bishal Torrente, Alexis Paul Boris Claude Dupont-Bembinoff, Cynthia Camila Güttlein A dirigé les thèses EPFL de Ting Zhu, Vladimir Vladimirov Brankov, Boris Aviv Hombourger, Damar Canggih Wicaksono, Petra Mala, Adolfo Rais, Valentyn Bykov, Daniel Jerôme Siefman, Evgeny Nikitin, Dionysios Chionis, Oskari Ville Pakari, Friederike Bostelmann, Jiani Gao, Efstathios Vlassopoulos, Alessandro Scolaro, Stefan Radman, Alexander Aures, Lubom
Elison de Nazareth MatioliEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Hongkeng Zhu, Yuan Zong, Utku Agtas, Ibrahim Osama Elhagali, Mohammad Rezaei, Zheng Hao, Amirhossein Esteghamat, Ivan Krsic, Luca Mazzone, Önder Soydal, Francesco Marcantoni, Hakan Cankat Gür A dirigé les thèses EPFL de Jun Ma, Giovanni Santoruvo, Minghua Zhu, Riyaz Mohammed Abdul, Reza Soleiman Zadeh Ardebili, Armin Jafari, Catherine Erine, Taifang Wang, Nirmana Perera, Remco Franciscus Peter van Erp, Luca Nela, Mohammad Samizadeh Nikoo, Alessandro Floriduz A c
Mathieu HursinAprès une thèse de doctorat sur la modélisation haute fidélité d'ejection de barres de contrôle dans un réacteur à eau préssurisée à l'Université de Californie à Berkeley et un court postdoc à l'université du Michigan, j'ai passé les premières 8 années de ma carrière au Paul Scherrer Institut. Mes activités de recherche étaient principalement dédiées à developper des méthodes de propagation d'incertitudes dans les schémas de calculs déterministes utilisés pour la modélisation des centrales nucléaires suisse