麥可·喬丹 (學者)檢視原始碼討論檢視歷史
麥可·喬丹 Michael I. Jordan | |
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出生 |
美國路易斯安那州 | 1956年2月25日
居住地 | 美國加利福尼亞州阿拉米達郡柏克萊 |
知名於 | 隱含狄利克雷分布(Latent Dirichlet allocation) |
獎項 |
Fellow of the U.S.美國國家科學院 美國人工智慧協會 Fellow (2002) |
網站 |
www |
科學生涯 | |
機構 |
柏克萊加州大學 聖地牙哥加利福尼亞大學 麻省理工學院 |
論文 | The Learning of Representations for Sequential Performance(1985) |
博士導師 |
David Rumelhart 唐·諾曼 |
博士生 |
邢波 Francis Bach Zoubin Ghahramani Percy Liang Tommi Jaakkola |
其他著名學生 |
吳恩達 David Blei 約書亞·本希奧 |
麥可·喬丹
麥可·I·喬丹(英語:Michael I. Jordan, 1956年2月25日-)是知名的計算機科學和統計學學者,主要研究機器學習和人工智慧。目前擔任加州大學伯克利分校電機工程與計算機系和統計學系教授。2016年,據《科學》報導,麥可·I·喬丹是當今世界最有影響力的計算機科學家。
傳記
喬丹於1978年獲得路易斯安那州立大學心理學博士學位,1980年獲得亞利桑那州立大學數學碩士學位,1985年獲得加州大學聖地亞哥分校認知科學博士學位。在加利福尼亞大學聖地亞哥分校,約旦是David Rumelhart的學生,也是20世紀80年代PDP集團的成員。
喬丹目前是全職教授在加州大學伯克利分校,他的任命是整個統計部和EECS系分裂。1988年至1998年,他是麻省理工學院腦與認知科學系的教授[1]。
榮譽和獎勵
喬丹獲得了無數獎項,包括最佳學生論文獎(與X. Nguyen和M. Wainwright一起)[2]參加國際機器學習大會(ICML 2004),這是美國最佳論文獎(與R. Jacobs合作)。控制會議(ACC 1991),ACM - AAAI Allen Newell獎,IEEE神經網絡先鋒獎和NSF總統青年研究員獎。2010年,他被任命為計算機協會會員, 「為機器學習的理論和應用做出貢獻。」
喬丹是美國國家科學院院士,美國國家工程院院士,美國藝術與科學院院士[3]。
他被數學統計研究所命名為Neyman講師和Medallion講師。他在2015年獲得了David E. Rumelhart獎,並在2009年獲得了ACM / AAAI Allen Newell獎。
2016年,喬丹被認定為「最有影響力的計算機科學家」,基於對語義學者項目發表的文獻的分析。
影片
Perspectives and Challenges, SysML 2018 Invited Talk | Michael I. Jordan, UC Berkeley
參考資料
- ↑ Vitae MICHAEL I. JORDAN Department of Electrical Engineering and Computer Science, Department of Statistics, University of California. Accessed September 3, 2013
- ↑ "Long Nguyen's Publications". Stat.lsa.umich.edu. Retrieved 2012-05-21.
- ↑ "ACM Names 41 Fellows from World's Leading Institutions — Association for Computing Machinery". Acm.org. Archived from the original on 2012-04-28. Retrieved 2012-05-21.