Martin Jaggi
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Enseignement et PhD
Doctorant·es actuel·les
El Mahdi Chayti, Dongyang Fan, Alexander Hägele, Bettina Ursula Messmer, Diba Hashemi, Vinko Sabolcec, Simin Fan, Alejandro Hernández Cano
A dirigé les thèses EPFL de
Prakhar Gupta (2021), Sai Praneeth Reddy Karimireddy (2021), Tao Lin (2022), Jean-Baptiste Cordonnier (2023), Thijs Vogels (2023), Lie He (2023), Anastasiia Koloskova (2024), Mohtashami Amirkeivan (2025), Atli Kosson (2026), Matteo Pagliardini (2026)
A co-dirigé les thèses EPFL de
Mario Paulo Drumond Lages De Oliveira (2020), Vinitra Swamy (2025), Simla Burcu Harma (2026)
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.