Martin Jaggi

EPFL IC IINFCOM MLO
INJ 341 (Bâtiment INJ)
Station 14
1015 Lausanne

Enseignement et PhD

Doctorant·es actuel·les

El Mahdi Chayti, Dongyang Fan, Simin Fan, Alexander Hägele, Diba Hashemi, Alejandro Hernández Cano, Bettina Ursula Messmer, Vinko Sabolcec

A dirigé les thèses EPFL de

Jean-Baptiste Cordonnier (2023), Prakhar Gupta (2021), Lie He (2023), Sai Praneeth Reddy Karimireddy (2021), Anastasiia Koloskova (2024), Atli Kosson (2026), Tao Lin (2022), Matteo Pagliardini (2026), Thijs Vogels (2023)

A co-dirigé les thèses EPFL de

Mario Paulo Drumond Lages De Oliveira (2020), Simla Burcu Harma (2026), Vinitra Swamy (2025)

Cours

Machine learning

CS-433

Les méthodes de l'apprentissage automatique deviennent de plus en plus importants dans de nombreuses sciences et applications. Dans ce cours, les principes fondamentaux et les méthodes d'apprentissage automatique seront introduits, analysés et pratiquement mis en œuvre.

Optimization for machine learning

CS-439

Ce cours donne un aperçu des méthodes d'optimisation modernes, pour les applications dans l'apprentissage automatique et la science des données. En particulier, l'évolutivité des algorithmes vers de grands ensembles de données sera discutée en théorie et en mise en œuvre.