Hector Fellow seit 2018
Prof. Dr. Bernhard Schölkopf

Prof. Dr. Bernhard Schölkopf

Max-Planck-Insti­tut für Intel­li­gente Systeme, Stand­ort Tübingen

Bernhard Schöl­kopf ist Direk­tor am Max-Planck-Insti­tut für Intel­li­gente Systeme, affili­ier­ter Profes­sor an der ETH Zürich, und Honorar­pro­fes­sor an der Univer­si­tät Tübin­gen und der TU Berlin.

Er beschäf­tigt sich mit dem Erken­nen von Gesetz­mä­ßig­kei­ten aus Beobach­tungs­da­ten und hat das Forschungs­ge­biet des maschi­nel­len Lernens wesent­lich geprägt. Mit seinen Arbei­ten zu Kern-Metho­den hat er gezeigt, wie sich eine große Klasse von Lernal­go­rith­men auf den nicht­li­nea­ren Fall sowie auf nicht-vekto­ri­elle Daten verall­ge­mei­nern lässt. In jünge­rer Zeit hat er maschi­nel­les Lernen und kausale Inferenz zusam­men­ge­bracht, um zusätz­lich zu statis­ti­schen Abhän­gig­kei­ten auch kausale Struk­tu­ren aus Beobach­tun­gen zu lernen.

Bernhard Schöl­kopf ist Mitglied der Natio­na­len Akade­mie der Wissen­schaf­ten (Leopol­dina) und wurde u.a. mit dem Gottfried Wilhelm Leibniz-Preis der Deutschen Forschungs­ge­mein­schaft (DFG), dem Milner-Award der Royal Society, dem BBAW Founda­tion Frontiers of Knowledge Award und dem Koeber European Science Award ausgezeichnet.

Max-Planck-Institut Multidisziplinare Naturwissenschaften - Biophysische Chemie
Promo­tion Vakant ab 2024

Bernhard Schöl­kopf steht ab 2024 zur Betreu­ung von Doktorand*innen zur Verfügung.

Ausschrei­bung folgt in Kürze.

   
Forschungsfeld Informatik

— Infor­ma­tik

Forschungsfeld Physik

— Physik

Forschungsfeld Mathematik

— Mathe­ma­tik

Infor­ma­tik, Physik & Mathematik

Forschungs­fel­der

5
Maschi­nel­les Lernen
5
Kausale Inferenz
5
Statis­ti­sche Lerntheorie