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Laboratoire de systèmes adaptatifs

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Ali H. Sayed

Ali H. Sayed est doyen de la Faculté des sciences et techniques de l’ingénieur (STI) de l'EPFL, en Suisse, où il dirige également le laboratoire de systèmes adaptatifs. Il a également été professeur émérite et président du département d'ingénierie électrique de l'UCLA. Il est reconnu comme un chercheur hautement cité et est membre de la US National Academy of Engineering. Il est également membre de l'Académie mondiale des sciences et a été président de l'IEEE Signal Processing Society en 2018 et 2019. Le professeur Sayed est auteur et co-auteur de plus de 570 publications et de six monographies. Ses recherches portent sur plusieurs domaines, dont les théories d'adaptation et d'apprentissage, les sciences des données et des réseaux, l'inférence statistique et les systèmes multi-agents, entre autres. Ses travaux ont été récompensés par plusieurs prix importants, notamment le prix Fourier de l'IEEE (2022), le prix de la société Norbert Wiener (2020) et le prix de l'éducation (2015) de la société de traitement des signaux de l'IEEE, le prix Papoulis (2014) de l'Association européenne de traitement des signaux, le Meritorious Service Award (2013) et le prix de la réalisation technique (2012) de la société de traitement des signaux de l'IEEE, le prix Terman (2005) de la société américaine de formation des ingénieurs, le prix de conférencier émérite (2005) de la société de traitement des signaux de l'IEEE, le prix Koweït (2003) et le prix Donald G. Fink (1996) de l'IEEE. Ses publications ont été récompensées par plusieurs prix du meilleur article de l'IEEE (2002, 2005, 2012, 2014) et de l'EURASIP (2015). Pour finir, Ali H. Sayed est aussi membre de l'IEEE, d'EURASIP et de l'American Association for the Advancement of Science (AAAS), l'éditeur de la revue Science.

Virginia Bordignon

Guillermo Ortiz Jimenez

I received my BSc. in telecommunications engineering (Valedictorian) from Universidad Politecnica de Madrid (UPM), Spain, in June 2015, and my MSc. in electrical engineering (Best Graduate, cum laude) from Delft University of Technology (TU Delft), The Netherlands, in August 2018. During my studies, I held positions at the Microwaves and Radar Group of UPM during 2015-2016 and at Philips Healthcare Research in Hamburg (Germany) during summer 2017. I am now working towards my PhD. thesis at the Signal Processing Laboratory 4 under the supervision of Prof. Pascal Frossard. My current research focuses on understanding deep learning by studying the complex interactions between datasets, architectures and optimization. In my work, I am providing a novel framework to design better and more reliable neural networks that exploit prior knowledge about the world. I am the recipient of a National Award for Excellence in Academic Performance from the Ministry of Education of Spain, a la Caixa Postgraduate Fellowship, and the Best Graduate award both at UPM and TU Delft.