Michael Jordan：机器学习领域的领军人物、美国国家工程院院士 – AI名人堂

产品名称：迈克尔·乔丹：机器学习领域的先锋、美国国家工程院院士

产品简介：迈克尔·欧文·乔丹（Michael Irwin Jordan，生于1956年2月25日）是一位杰出的美国科学家，现任加州大学伯克利分校教授，专注于机器学习、统计学及人工智能的研究。他因在机器学习基础与应用方面的卓越贡献，于2010年当选为美国国家工程院院士。

详细介绍：

在篮球界，迈克尔·乔丹的名字无人不知，而在机器学习领域，同样有一位与之同名的杰出人物。

迈克尔·乔丹简介

迈克尔·欧文·乔丹是一位在机器学习、统计学和人工智能领域享有盛誉的科学家，现任加州大学伯克利分校教授。由于其在机器学习领域的重要贡献，乔丹于2010年被选为美国国家工程院院士。

他被认为是机器学习领域的领军人物之一，2016年《科学》杂志将他评选为全球最具影响力的计算机科学家。

在2022年，乔丹荣获首届WLA计算机科学或数学奖，以表彰他在机器学习基础及应用方面的杰出贡献。

教育背景

迈克尔·乔丹于1978年在路易斯安那州立大学获得心理学学士学位，1980年在亚利桑那州立大学获得数学硕士学位，1985年在加州大学圣地亚哥分校取得认知科学博士学位。在加州大学圣地亚哥分校期间，他曾是大卫·鲁梅尔哈特的门徒，并参与了平行分布处理（PDP）研究小组。

职业与研究

作为加州大学伯克利分校的特聘教授，迈克尔·乔丹主要教授电气工程与计算机科学（EECS）及统计学课程。1988年至1998年期间，他在麻省理工学院脑与认知科学系任教。他的研究领域横跨计算科学、统计学、认知科学、生物科学及社会科学。

在20世纪80年代，他开始探索循环神经网络，并将其作为认知模型进行开发。近年来，他的研究更多地从传统统计学角度出发，逐渐转向机器学习的应用。

乔丹在机器学习领域推广了贝叶斯网络，并因揭示机器学习与统计学之间的密切关系而广受认可。他在近似推理的变异方法以及机器学习中的期望最大化算法的普及方面也作出了显著贡献。

荣誉与奖项

• 2004年，国际数理统计学会勋章讲座讲师
• 2009年，ACM/AAAI艾伦·纽厄尔奖（美国计算机协会与美国人工智能促进会联合颁发）
• 2010年，美国国家科学院院士
• 2010年，美国国家工程院院士
• 2011年，美国人文与科学院院士
• 2015年，鲁梅尔哈特奖（国际认知科学学会颁发）
• 2016年，国际人工智能联合会议卓越研究奖（IJCAI）
• 2020年，约翰·冯·诺依曼奖（电气与电子工程师协会颁发）
• 2021年，米切尔奖（国际贝叶斯分析学会颁发）
• 2021年，乌尔夫·格林纳德随机理论与建模奖（美国数学会颁发）
• 2022年，国际数理统计学会首届格雷丝·沃赫拜讲座讲师
• 2022年，世界顶尖科学家协会奖智能科学或数学奖