Olga FinkEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Han Sun, Leandro Von Krannichfeldt, Keivan Faghih Niresi, Zepeng Zhang, Vinay Sharma, Chenghao Xu, Raffael Pascal Theiler, Kevin Antonio Steiner, Sergei Garmaev, Amaury Wei A dirigé les thèses EPFL de Ismail Nejjar, Mengjie Zhao Cours Data Science for infrastructure condition monitoring CIVIL-332 Le cours couvrira les étapes pertinentes de la surveillance de l'état des infrastructures basée sur les données: l'acquisition des données, en passant p
Lenka ZdeborováLenka Zdeborová is a Professor of Physics and of Computer Science in École Polytechnique Fédérale de Lausanne where she leads the Statistical Physics of Computation Laboratory. She received a PhD in physics from University Paris-Sud and from Charles University in Prague in 2008. She spent two years in the Los Alamos National Laboratory as the Director's Postdoctoral Fellow. Between 2010 and 2020 she was a researcher at CNRS working in the Institute of Theoretical Physics in CEA Saclay, France. In 2014, she was awarded the CNRS bronze medal, in 2016 Philippe Meyer prize in theoretical physics and an ERC Starting Grant, in 2018 the Irène Joliot-Curie prize, in 2021 the Gibbs lectureship of AMS. She is an editorial board member for Journal of Physics A, Physical Review E, Physical Review X, SIMODS, Machine Learning: Science and Technology, and Information and Inference. Lenka's expertise is in applications of concepts from statistical physics, such as advanced mean field methods, replica method and related message-passing algorithms, to problems in machine learning, signal processing, inference and optimization. She enjoys erasing the boundaries between theoretical physics, mathematics and computer science.
Mats Julius StensrudEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Ignacio Gonzalez Perez, Gellért Géza Perényi, Lorenzo Gasparollo, Julien David Laurendeau A dirigé les thèses EPFL de Matias Janvin, Amit Sawant Cours Causal thinking MATH-352 Ce cours donnera une présentation unifiée des méthodes modernes d'inférence causale. Nous nous concentrons sur les concepts, et nous présenterons des exemples et des idées provenant de diverses disciplines scientifiques, notamment la médecine, l'informatique, l'ingénierie,
Keivan Faghih NiresiExpertise
Computational sensing/imaging, Inverse problems, Signal processing, Graph neural networks, Domain adaptation.
Keivan is a PhD student at école Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL). He joined the Intelligent Maintenance and Operations Systems (IMOS) Lab under the supervision of Prof. Olga Fink in February 2023.Prior to joining EPFL, he obtained his master's degree from the Institute of Communications Engineering, College of Electrical Engineering and Computer Science, National Tsing Hua Univer
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.
Jonathan Yuelin DongEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Zhiyuan Hu A co-dirigé les thèses EPFL de Yan Liu
Rajita Ramesh ChandakExpertise
L'estimations non parametrique, théorie de l'apprentissage automatique, l'inférence statistique.
Enseignement et PhD Cours Nonparametric estimation and inference MATH-524 Les modèles non paramétriques sont utilisés pour identifier les relations non linéaires au sein des données. Ce cours donne un aperçu de l'estimation statistique et de la théorie de l'inférence non paramétrique. Statistical inference MATH-562 L'inférence du particulier au général basée sur des modè
Lénaïc ChizatEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Javier Esteban Maass Martinez A dirigé les thèses EPFL de Guillaume Yitian Wang Cours Computational optimal transport MATH-528 Aspects computationnels de la théorie du transport de mesures, du problème classique du transport optimal classique au modèles de diffusion modernes. Topics in machine learning MATH-520 Analyse mathématique des techniques modernes d'apprentissage supervisé, avec une emphase sur les réseaux de neurones arti
Martin SchrimpfExpertise
NeuroAI, computational neuroscience, computer vision, natural language processing, human alignment, startups [CV]
Mission
Modeling the brain: Martin's research focuses on a computational understanding of the neural mechanisms underlying natural intelligence in vision and language. To achieve this goal, he bridges Deep Learning, Neuroscience, and Cognitive Science, building artificial neural network models that match the brain’s neural representations in their internal processing and are aligned to
Yanina Yurina ShkelEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Serhat Emre Coban, Anuj Kumar Yadav, Cemre Çadir Cours Advanced probability and applications COM-417 Dans ce cours, différents aspects de la théorie des probabilités sont abordés. La première partie est dévolue à ses principaux théorèmes (loi des grands nombres, théorème central limite), tandis que la seconde partie porte sur la théorie des martingales et inégalités de concentration. Signal processing COM-202 Théorie et appli.du t
Georgios MoschidisEnseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Abraham Gabriel Dorsaz Cours Analysis IV (for EL, GM, MX) MATH-207(c) Ce cours est une introduction à la théorie de l'analyse complexe, aux séries et transformées de Fourier, à la transformée de Laplace, avec des applications à la théorie des équations différentielles ordinaires et partielles. Differential geometry I - curves and surfaces MATH-213 Ce cours constitue une introduction à la géométrie différentielle classique, qui ét
Andrew James SontaExpertise
Human-building interaction, building energy, occupant behavior, sustainable design and planning, walkability, network analysis, machine learning, urban informatics, social systems.
Andrew Sonta is a tenure track assistant professor of sustainable civil engineering at EPFL. He directs the ETHOS Lab: Engineering and Technology for Human Oriented Sustainability. ETHOS is an interdisciplinary research group focused on using data-driven and computational tools to create interventions in the built envir
Ali MeimandiExpertise
Research interests:Analog and digital circuit designBiomedical circuits and systems
Ali Meimandi received B.Sc degree in electrical engineering from Amirkabir University of Technology(Tehran Polytechnic), Tehran, Iran, and M.Sc. degree in electronic engineering from Politecnico di Milano, Milan, Italy, in 2018 and 2022, respectively. He is a Research Assistant and doctoral candidate in the BioCMOS Interfaces(BCI) Laboratory at école Polytechnique Fédérale de Lausanne, Lausanne, Switzerland.His res
Vittorio ErbaEnseignement et PhD Cours Statistical physics of computation PHYS-512 Les étudiants comprennent les outils de la physique statistique des systèmes désordonnés et les appliquent pour étudier des problèmes d'informatique et de statistiques en théorie des graphes, en optimisation discrète, ainsi qu'en inférence et en apprentissage automatique.
Simon Elias BibriExpertise
• Sustainable cities• Smarter eco-cities• Sustainable smart cities• Artificial Intelligence of Things (AIoT) • Generative Artificial Intelligence of Things (GAIoT)• Foundation Models (FMs) • Quantum Generative Artificial Intelligence (QGAI)• Urban Digital Twins (UDTs)• Urban Brain (UB) • Smart Circular Metabolism• Urban planning and design• Environmental sustainability and climate resilience• Sustainable smart energy• Sustainable smart transportation• Sustainable smart waste and water management•
Pasquale Davide SchiavoneEnseignement et PhD Cours Design technologies for integrated systems CS-472 La synthèse hardware est le processus de transformation - itérativement raffiné, détaillé et optimisé - d'une représentation faite en langage de description matérielle en un circuit. Ce cours présente les algorithmes, outils et méthodes de la compilation matérielle et de la synthèse logique.
Lin DuLin Du obtained her BSc in Electronic Information Engineering and her MSc in Information and Communication Engineering respectively from Beijing Institute of Technology, China.From December 2022, she joined Integrated Circuits Laboratory (ICLAB) at EPFL. She is studying for her PhD in Electrical Engineering focusing on machine learning algorithms for drug concentration estimation from data acquired by the sensors. The PhD project is co-supervised by Prof. Sandro Carrara (EPFL) and Prof. Yann Thoma (HEIG-VD)
Giuseppe CarleoTwitter
https://twitter.com/gppcarleo
Enseignement et PhD Doctorant·es actuel·les Gian Gentinetta, Linda Mauron, Samuele Piccinelli, Alessandro Sinibaldi, Shao Hen Chiew, David Linteau, Clemens Giuliani, Ali Goodarzi, Gianluca Grosso, Ruize Ma, Ekaterina Pankovets A dirigé les thèses EPFL de Dian Wu, Julien Sebastian Gacon, Gabriel Maria Pescia, Barison Stefano, Imelda Romero Cours Advanced computational physics PHYS-339 Le cours couvre l'algèbre linéaire dense/creuse, les méthodes variati 