Philippe Schwaller
EPFL SB ISIC LIAC
CH J2 496 (Bâtiment CH)
Station 6
1015 Lausanne
+41 21 693 20 56
Office: CH J2 496
EPFL › SB › ISIC › LIAC
Site web: https://www.epfl.ch/labs/liac/
EPFL SB ISIC LIAC
CH J2 496 (Bâtiment CH)
Station 6
1015 Lausanne
+41 21 693 20 56
Office: CH J2 496
EPFL › SB › SB-SCGC › SCGC-ENS
Site web: https://www.epfl.ch/schools/sb/scgc/
EPFL SB ISIC LIAC
CH J2 496 (Bâtiment CH)
Station 6
1015 Lausanne
+41 21 693 20 56
Office: CH J2 496
EPFL › VPA › VPA-AVP-DLE › AVP-DLE-EDOC › EDCH-ENS
EPFL SB ISIC LIAC
CH J2 496 (Bâtiment CH)
Station 6
1015 Lausanne
+41 21 693 20 56
Office: CH J2 496
EPFL › VPA › VPA-AVP-DLE › AVP-DLE-EDOC › EDCH-GE
Site web: https://go.epfl.ch/phd-edch
EPFL SB ISIC LIAC
CH J2 496 (Bâtiment CH)
Station 6
1015 Lausanne
+41 21 693 20 56
Office: CH J2 496
EPFL › VPA › VPA-AVP-DLE › AVP-DLE-EDOC › EDPY-ENS
Enseignement et PhD
Doctorant·es actuel·les
Bohdan Naida, Cassandra Lynn Masschelein, Nguyen Xuan Vu Nguyen, Junwu Chen, Théo Alain Neukomm, Paulo Filipe Valverde Das Neves, Bojana Rankovic, Daniel Paul Armstrong, Sarina Nicole Kopf, Wing Pong Sin, Andres Camilo Marulanda Bran, Sandro Agostini, Amin Mansouri, Salomé Guilbert, Víctor Sabanza Gil, Rémi Michel Maxime Schlama, Rebecca Manuela Neeser
A dirigé les thèses EPFL de
Oliver Tobias Schilter, Jeff Guo
Cours
AI for chemistry
CH-457
Le cours AI for Chemistry vise à enseigner aux étudiants comment utiliser les algorithmes et les techniques d'apprentissage automatique pour analyser et faire des prédictions sur les données chimiques.
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.
Practical programming in Chemistry
CH-200
Ce cours offre une introduction complète et pratique à la programmation informatique, adaptée aux chimistes et ingénieurs chimistes. Python est le langage principal utilisé tout au long du cours.
Projet de chimie computationnelle
CH-359
Ce cours exploite les techniques de chimie quantique et de modélisation moléculaire dans le cadre d'un projet de recherche visant a résoudre un problème chimique en binôme.