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迈克尔·乔丹 (学者)

2018-08-23 10:28:39     所属分类:人工智能研究者
麦可·乔丹
Michael I. Jordan
出生 (1956-02-25) 1956年2月25日62岁)
 美国路易斯安那州
居住地  美国加利福尼亚州阿拉米达郡柏克莱
知名于 隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet allocation)
奖项 Fellow of the U.S.美国国家科学院[1]
美国人工智能协会 Fellow (2002)
网站 www.cs.berkeley.edu/~jordan
科学生涯
机构 柏克莱加州大学
圣地牙哥加利福尼亚大学
麻省理工学院
论文 The Learning of Representations for Sequential Performance(1985)
博士导师 David Rumelhart
唐·诺曼
博士生 邢波
Francis Bach
Zoubin Ghahramani
Percy Liang
Tommi Jaakkola
其他著名学生 吴恩达
David Blei
约书亚·本希奥

迈克尔·I·乔丹英语:Michael I. Jordan, 1956年2月25日)是知名的计算机科学和统计学学者,主要研究机器学习和人工智能。目前担任加州大学伯克利分校电机工程与计算机系和统计学系教授。2016年,据《科学》报道,迈克尔·I·乔丹是当今世界最有影响力的计算机科学家。[2][3][4]

他的重要贡献包括指出了机器学习与统计学之间的联系,并推动机器学习界广泛认识到贝叶斯网络的重要性。他还以近似推断变分方法的形式化、最大期望算法在机器学习的普及方面的工作而知名。

生平

乔丹1978年在路易斯安那州立大学获得心理学学士学位,1980年获亚利桑那大学数学硕士(统计学方向)。随后在加州大学圣地亚哥分校随David E. Rumelhart攻读,于1985年获认知科学博士学位。在此期间,他发展了一种认知模型,称为Jordan网络,是递归神经网络的一种。

1986-1988年,乔丹在马萨诸塞大学做博士后研究。1988-19​​98年,来到麻省理工学院脑与认识科学系,先后任助教授、副教授和教授。1998年后转到伯克利。近年来他更多地从传统统计学的角度研究人工智能。

乔丹是美国国家科学院、美国国家工程院和美国艺术与科学院院士,IEEE、ACM[5]、SIAM、AAAI等学术机构的会士。他也是2007年IEEE神经网络先驱奖[6]、2009年ACM/AAAI Allen Newell奖[7]的得主。

值得一提的是,乔丹的许多学生和博士后包括Zoubin Ghahramani, Tommi Jaakkola, 吴恩达, Lawrence Saul 和 David Blei等,也已经成为机器学习领域的重要学者。

参考

  1. ^ 引用错误:没有为名为pnas的参考文献提供内容
  2. ^ Who’s the Michael Jordan of computer science? New tool ranks researchers' influence. Science | AAAS. 2016-04-19 [2018-03-28] (英语). 
  3. ^ Austria, IST. IST Austria: Lecture by Michael I. Jordan available on IST Austria’s YouTube channel. ist.ac.at. [2018-03-28] (英语). 
  4. ^ Who's the Michael Jordan of Computer Science? New Tool Ranks Researchers' Influence | Careers | Communications of the ACM. cacm.acm.org. [2018-03-28]. 
  5. ^ ACM Names 41 Fellows from World's Leading Institutions — Association for Computing Machinery. ACM.org. (原始内容存档于2012-04-28). 
  6. ^ IEEE神经网络先驱奖名单. IEEE.org. 
  7. ^ 2009年Allen Newell奖. ACM.org. (原始内容存档于2012-10-02). 

外部链接

  • 加州大学伯克利分校电机工程与计算机系网站的介绍
  • 他的个人简历

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