Philippe Schwaller
EPFL SB ISIC LIAC
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Enseignement et PhD
Doctorant·es actuel·les
Sandro Agostini, Daniel Paul Armstrong, Junwu Chen, Gabriel Gibberd, Salomé Guilbert, Anna Kelmanson, Sarina Nicole Kopf, Amin Mansouri, Andres Camilo Marulanda Bran, Cassandra Lynn Masschelein, Bohdan Naida, Rebecca Manuela Neeser, Théo Alain Neukomm, Nguyen Xuan Vu Nguyen, Víctor Sabanza Gil, Saumya Saumya, Rémi Michel Maxime Schlama, David Ming Segura, Wing Pong Sin, Thibaud Thomas Xeykeo Southiratn, Paulo Filipe Valverde Das Neves, Susanna Di Vita
A dirigé les thèses EPFL de
Jeff Guo (2025), Bojana Rankovic (2026)
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.