迈克尔·I·乔丹教授是全球领先的统计机器学习领域的研究人员，近四十年来在该领域取得了卓越成就。他成功地连接了计算机科学和统计学，包括统计推理和学习的变分方法、基于图模型和贝叶斯非参数化的推理方法，以及统计风险和计算复杂性之间的权衡特征。

乔丹教授还涉足优化与机器学习的交叉领域，因其开发的基于梯度的优化和抽样的连续时间模型及用于优化的分布式系统而闻名。此外，他在机器学习与控制理论间建立了关联研究，对强化学习理论、基于学习的模型预测控制和人类运动控制的最优化原理做出了贡献。

在经济学方面，乔丹教授将微观经济概念与机器学习相结合，开发了激励学习者分享数据的方法，并展示了如何将契约理论用于统计推理，为基于学习的匹配市场研究做出卓越贡献。他还推动了机器学习在单分子成像、蛋白质建模、基因重组建模和自然语言处理等高影响力领域的应用。

乔丹教授在教育方面也作出了重大贡献，指导了80多名博士生和60多名博士后研究人员，他们目前活跃在世界领先的学术机构，带领行业向前发展。

教育经历

• 1978年：路易斯安那州立大学 心理学学士

• 1980年：亚利桑那州立大学 数学硕士

• 1985年：加州大学圣地亚哥分校 认知科学博士

工作经历

• 1986-1988年：马萨诸塞大学计算机和信息科学系 博士后研究员

• 1988-1998年：麻省理工学院脑与认知科学系 助理教授、副教授、教授

• 1998年至今：加州大学伯克利分校电子工程和计算机科学系、统计系 教授

• 2015-2017年：加州大学伯克利分校统计系 主任

• 2017年至今：加州大学工业工程与运筹学系 教授

• 2018年至今：北京大学 名誉教授

• 2019年至今：清华大学 名誉教授

主要奖项和荣誉

• 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

• 2010年：** 国家科学院院士

• 2010年：** 国家工程院院士

• 2011年：** 人文与科学院院士

• 2011年：国际数理统计学会 奈曼讲座

• 2015年：鲁梅尔哈特奖（国际认知科学学会）

• 2016年：国际人工智能联合会议 卓越研究奖

• 2020年：约翰·冯·诺依曼奖（电气与电子工程师协会）

• 2021年：米切尔奖（国际贝叶斯分析学会）

• 2021年：乌尔夫·格林纳德随机理论与建模奖（** 数学会）

• 2022年：国际数理统计学会 首届格雷丝·沃赫拜讲座讲师

迈克尔·I·乔丹教授在多个领域的开创性研究和突破性贡献，使他成为机器学习与统计学界的领军人物。