Martin Jaggi
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EPFL › IC › IC-SIN › SIN-ENS
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EPFL › IC › IC-SSC › SSC-ENS
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EPFL › VPA › VPA-AVP-CP › RCP › RCP-GE
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.