迈克尔·I·乔丹Michael I. Jordan:

出生: (1956-02-25) 1956年2月25日（67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:美国国家科学院院士 美国人工智能协会会士 (2002)世界顶尖科学家协会奖（2022）

网站:www.cs.berkeley.edu/~jordan

科学生涯

机构:柏克莱加州大学圣地亚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 BachZoubin GhahramaniPercy LiangTommi Jaakkola吴恩达David Blei

其他著名学生:约书亚·本希奥

迈克尔·I·乔丹（英语：Michael I. Jordan, 1956年2月25日—），美国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。

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。

2022年，乔丹因其“对机器学习的理论基础及其应用作出了根本性贡献”获得首届世界顶尖科学家协会奖“智能科学或数学奖”。