產品名稱：邁克爾·喬丹：機器學習領域的先鋒、美國國家工程院院士

產品簡介：邁克爾·歐文·喬丹（Michael Irwin Jordan，生于1956年2月25日）是一位杰出的美國科學家，現任加州大學伯克利分校教授，專注于機器學習、統計學及人工智能的研究。他因在機器學習基礎與應用方面的卓越貢獻，于2010年當選為美國國家工程院院士。

詳細介紹：

在籃球界，邁克爾·喬丹的名字無人不知，而在機器學習領域，同樣有一位與之同名的杰出人物。

邁克爾·喬丹簡介

邁克爾·歐文·喬丹是一位在機器學習、統計學和人工智能領域享有盛譽的科學家，現任加州大學伯克利分校教授。由于其在機器學習領域的重要貢獻，喬丹于2010年被選為美國國家工程院院士。

他被認為是機器學習領域的領軍人物之一，2016年《科學》雜志將他評選為全球最具影響力的計算機科學家。

在2022年，喬丹榮獲首屆WLA計算機科學或數學獎，以表彰他在機器學習基礎及應用方面的杰出貢獻。

教育背景

邁克爾·喬丹于1978年在路易斯安那州立大學獲得心理學學士學位，1980年在亞利桑那州立大學獲得數學碩士學位，1985年在加州大學圣地亞哥分校取得認知科學博士學位。在加州大學圣地亞哥分校期間，他曾是大衛·魯梅爾哈特的門徒，并參與了平行分布處理（PDP）研究小組。

職業與研究

作為加州大學伯克利分校的特聘教授，邁克爾·喬丹主要教授電氣工程與計算機科學（EECS）及統計學課程。1988年至1998年期間，他在麻省理工學院腦與認知科學系任教。他的研究領域橫跨計算科學、統計學、認知科學、生物科學及社會科學。

在20世紀80年代，他開始探索循環神經網絡，并將其作為認知模型進行開發。近年來，他的研究更多地從傳統統計學角度出發，逐漸轉向機器學習的應用。

喬丹在機器學習領域推廣了貝葉斯網絡，并因揭示機器學習與統計學之間的密切關系而廣受認可。他在近似推理的變異方法以及機器學習中的期望最大化算法的普及方面也作出了顯著貢獻。

榮譽與獎項

• 2004年，國際數理統計學會勛章講座講師
• 2009年，ACM/AAAI艾倫·紐厄爾獎（美國計算機協會與美國人工智能促進會聯合頒發）
• 2010年，美國國家科學院院士
• 2010年，美國國家工程院院士
• 2011年，美國人文與科學院院士
• 2015年，魯梅爾哈特獎（國際認知科學學會頒發）
• 2016年，國際人工智能聯合會議卓越研究獎（IJCAI）
• 2020年，約翰·馮·諾依曼獎（電氣與電子工程師協會頒發）
• 2021年，米切爾獎（國際貝葉斯分析學會頒發）
• 2021年，烏爾夫·格林納德隨機理論與建模獎（美國數學會頒發）
• 2022年，國際數理統計學會首屆格雷絲·沃赫拜講座講師
• 2022年，世界頂尖科學家協會獎智能科學或數學獎