迈克尔·乔丹（Michael I. Jordan），生于1956年2月25日，是美国著名的计算机科学家，被誉为机器学习领域的领军人物。他在机器学习、统计学和人工智能领域的研究成就卓越，对这些学科的发展产生了深远的影响。
Michael I. Jordan 教授于1956年2月25日出生，他在路易斯安那州立大学获得心理学学士学位，亚利桑那州立大学获得数学硕士学位，加州大学圣地亚哥分校获得认知科学博士学位。
Jordan教授曾在麻省理工学院脑与认知科学系担任教授，自1998年起在加州大学伯克利分校担任教授，是电机工程与计算机系和统计学系的特聘教授。
Jordan教授在机器学习界普及了贝叶斯网络，并指出了机器学习和统计学之间的联系。他在近似推理的变异方法的形式化和机器学习中期望最大化算法的普及方面也有着突出贡献。
他的研究兴趣横跨计算、统计、认知、生物和社会科学，尤其在非参数贝叶斯分析、概率图模型、谱方法以及分布式计算、自然语言处理、信号处理和统计遗传学等方面。
研究重点主要包括：
贝叶斯非参数分析
概率图模型
谱方法
分布式计算系统中内核机及其应用问题
自然语言处理
信号处理
统计遗传学
获奖荣誉如下：
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，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
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
2021年，米切尔奖
2021年，乌尔夫·格林纳德随机理论与建模奖
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
Michael I. Jordan教授不仅在学术界享有盛誉，还培养了众多杰出的学生，如Yoshua Bengio、Andrew Ng等，对机器学习领域的发展产生了深远的影响。他的工作推动了理论研究的进展，也为实际应用提供了坚实的基础。
Jordan教授的贡献被广泛认可，他的研究和见解继续引领着机器学习领域的未来方向。他的故事激励着新一代的研究者继续在人工智能领域探索和创新。
