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Bernhard Schölkopf 20 Februar 1968 in Stuttgart ist ein deutscher Informatiker Inhaltsverzeichnis 1 Leben und berufliche

Bernhard Schölkopf

Bernhard Schölkopf (* 20. Februar 1968 in Stuttgart) ist ein deutscher Informatiker.

Bernhard Schölkopf

Leben und beruflicher Werdegang Bearbeiten

Schölkopf studierte ab 1988 Physik, Mathematik und Philosophie an der Universität Tübingen und der Universität London mit dem Master-Abschluss in Mathematik in London 1992 und dem Physik-Diplom an der Universität Tübingen 1994. Er wurde 1997 an der TU Berlin in Informatik bei Stefan Jähnichen und Vladimir Vapnik (ATT Bell Labs) promoviert (Dissertation: Support Vector Learning). Als Post-Doktorand war er bei der GMD (mit Alexander J. Smola; Betreuer Klaus-Robert Müller) und 1999/2000 bei Microsoft Research in Cambridge. 2000/2001 war er Gruppenleiter bei der neu gegründeten Biotech-Firma Biowulf und ab 2001 Direktor am Max-Planck-Institut für biologische Kybernetik in Tübingen, wo er 2006 bis 2009 geschäftsführender Direktor war. Ab 2011 ist er Direktor am neu gegründeten Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme in Tübingen und geschäftsführender Direktor. Er leitet dort die Abteilung Empirische Inferenz.

Er ist Honorarprofessor an der TU Berlin (Informatik) und der Universität Tübingen (Physik).

Schölkopf befasst sich mit Maschinenlernen und speziell Kernel-Methoden, die er auch in der algorithmischen Biologie anwendet.

Er ist seit 2001 wissenschaftliches Mitglied der Max-Planck-Gesellschaft. Am 23. März 2016 wurde Bernhard Schölkopf zum Mitglied (Matrikel-Nr. 7680) der Leopoldina gewählt. Seit 2017 ist Schölkopf Fellow der Association for Computing Machinery (ACM).

Seit 2016 hat Schölkopf in der Region Stuttgart-Tübingen das sogenannte Cyber Valley initiiert: ein Verbund aus Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, den Universitäten Tübingen und Stuttgart mit Unternehmen wie Daimler, BMW, Porsche, Amazon und anderen. Schölkopf versucht mit Universitäten und Unternehmen anwendungsnahe Spitzenforschung zu fördern und zu betreiben, um auch Nachwuchs-Wissenschaftler in Europa zu halten.

Schölkopf wird Gründungsdirektor des ersten ELLIS-Instituts (Europäisches Laboratorium für Lernen und Intelligente Systeme) auf dem Cyber Valley Campus in Tübingen, das auf dem Gebiet Künstliche Intelligenz forschen soll.

Auszeichnungen Bearbeiten

2006 erhielt er den J. K. Aggarwal Prize der International Association for Pattern Recognition, 2011 den Max-Planck-Forschungspreis, 2012 den Akademie-Preis der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften und 2014 den Royal Society Milner Award. Für 2018 wurden Schölkopf der bedeutendste deutsche Wissenschaftspreis, der Gottfried-Wilhelm-Leibniz-Preis, und der Landesforschungspreis Baden-Württemberg zugesprochen, für 2019 der Hector Wissenschaftspreis. 2019 erhält er zudem den Körber-Preis für die Europäische Wissenschaft. Ebenfalls für 2019 wurde er mit dem BBVA Foundation Frontiers of Knowledge Award im Bereich Informatik ausgezeichnet. 2020 erhielt er den mit 100.000 Euro dotierten Deutschen KI-Preis für herausragende Arbeiten auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz. 2021 erhielt er den Verdienstorden des Landes Baden-Württemberg. 2022 war er eingeladener Sprecher auf dem Internationalen Mathematikerkongress (From statistical to causal learning). Am 21. November 2022 wurde ein Asteroid nach ihm benannt: (53839) Schölkopf. Für 2023 wurde ihm der ACM-AAAI Allen Newell Award zugesprochen.

Schriften (Auswahl) Bearbeiten

Bücher Bearbeiten

  • Support Vector Learning, Oldenbourg 1997
  • mit Alexander Smola: Learning with Kernels: support vector machines, regularization, optimization, and beyond. MIT Press, 2002
  • mit K. Tsuda, J.-P. Vert: Kernel methods in computational biology, MIT Press 2004
  • mit Olivier Chapelle, Alexander Zien: Semi-supervised learning, MIT Press 2006, 2010
  • mit Jonas Peters, Dominik Janzing: Elements of Causal Inference: Foundations and Learning Algorithms, MIT Press 2017
  • mit Krikamol Muandet, Kenji Fukumizu, Bharath Sriperumbudur: Kernel Mean Embedding of Distributions: A Review and Beyond, 2017

Als Herausgeber Bearbeiten

  • mit Christopher Burges, Alexander Smola: Advances in kernel methods : support vector learning, MIT Press 1999
  • Kernel methods in computational biology, MIT Press 2004

Aufsätze Bearbeiten

  • mit A. Smola, K. R. Müller: Nonlinear component analysis as a kernel eigenvalue problem, Neural Computation, Band 10, 1998, S. 1299–1319
  • mit K. R. Müller, S. MIka, G. Ratsch, K. Tsuda: An introduction to kernel-based learning algorithms, IEEE Transactions on Neural Networks, Band 12, 2001, S. 181–201
  • mit J. C. Platt, J. Shawe-Taylor, A. J. Smola, R. C. Williamson: Estimating the support of a high-dimensional distribution, Neural computation, Band 13, 2001, S. 1443–1471
  • mit A. J. Smola: A Tutorial on Support Vector Regression, Statistics and Computing, Band 14, 2004, S. 199–222
  • mit A. Smola: Support Vector Machines, in: Encyclopedia of Biostatistics, Wiley 2005
  • mit S. Sonnenburg, G. Rätsch, C. Schäfer: Large scale multiple kernel learning, Journal of Machine Learning Research, Band 7, 2006, S. 1531–1565
  • mit Thomas Hofmann, Alexander J Smola: Kernel methods in machine learning, Annals of Statistics, Band 36, 2008, S. 1171–1220 PDF.

Literatur Bearbeiten

  • Leopoldina Neugewählte Mitglieder 2016, Leopoldina, Halle (Saale) 2017, S. 43 (PDF).
  • Philipp Mausshardt: Und? Was machst du so? In: Die Zeit 13, 22. März 2018, S. 39 (Zur Verleihung des Leibniz-Preises 2018 an Bernhard Schölkopf).
  • Bernhard Schölkopf. Antrittsrede vom 28. November 2020. In: Jahrbuch der Heidelberger Akademie der Wissenschaften für 2020. Heidelberg 2021, S. 84–87 (online).

Weblinks Bearbeiten

Einzelnachweise Bearbeiten

  1. Bernhard Schölkopf im Mathematics Genealogy Project (englisch) Vorlage:MathGenealogyProject/Wartung/id verwendet
  2. Mitgliedseintrag von Bernhard Schölkopf (mit Bild und CV) bei der Deutschen Akademie der Naturforscher Leopoldina, abgerufen am 16. Juli 2017.
  3. Bernhard Schölkopf elected ACM Fellow (2017). Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme, 11. Dezember 2017, abgerufen am 12. September 2019 (englisch).
  4. Stefan Mayr: Der Computerflüsterer. Abgerufen am 7. Dezember 2019.
  5. https://cyber-valley.de/de/news/first-ellis-institute-in-tubingen-gets-go-ahead
  6. Prof. Dr. Bernhard Schölkopf – Gottfried Wilhelm Leibniz-Preisträger 2018. Deutsche Forschungsgemeinschaft e. V., 26. Februar 2018, abgerufen am 12. September 2019.
  7. Bernhard Schölkopf – Körber-Preisträger 2019. Körber-Stiftung, Hamburg, abgerufen am 9. November 2019.
  8. BBVA Foundation Frontiers of Knowledge Awards 2019
  9. Zweiter "Deutscher KI-Preis": WELT zeichnet Top-Leistungen bei Künstlicher Intelligenz aus Bernhard Schölkopf vom Max-Planck-Institut erhält den mit 100.000 Euro dotierten KI-Innovationspreis. In: Presseportal.de. 2. Oktober 2020, abgerufen am 4. Oktober 2020.
  10. Verdienstorden des Landes an 26 verdiente Persönlichkeiten. 23. Juli 2021, abgerufen am 25. Juli 2021.
  11. Arxiv-Preprint mit Julius von Kügelgen
  12. WGSBN Bulletin Volume 2, #15, S. 14, vom 21. November 2022 (PDF; englisch)
Personendaten
NAME Schölkopf, Bernhard
KURZBESCHREIBUNG deutscher Informatiker
GEBURTSDATUM 20. Februar 1968
GEBURTSORT Stuttgart
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Veröffentlichungsdatum:
Bernhard Scholkopf 20 Februar 1968 in Stuttgart ist ein deutscher Informatiker Bernhard Scholkopf Inhaltsverzeichnis 1 Leben und beruflicher Werdegang 2 Auszeichnungen 3 Schriften Auswahl 3 1 Bucher 3 2 Als Herausgeber 3 3 Aufsatze 4 Literatur 5 Weblinks 6 EinzelnachweiseLeben und beruflicher Werdegang BearbeitenScholkopf studierte ab 1988 Physik Mathematik und Philosophie an der Universitat Tubingen und der Universitat London mit dem Master Abschluss in Mathematik in London 1992 und dem Physik Diplom an der Universitat Tubingen 1994 Er wurde 1997 an der TU Berlin in Informatik bei Stefan Jahnichen und Vladimir Vapnik ATT Bell Labs promoviert Dissertation Support Vector Learning 1 Als Post Doktorand war er bei der GMD mit Alexander J Smola Betreuer Klaus Robert Muller und 1999 2000 bei Microsoft Research in Cambridge 2000 2001 war er Gruppenleiter bei der neu gegrundeten Biotech Firma Biowulf und ab 2001 Direktor am Max Planck Institut fur biologische Kybernetik in Tubingen wo er 2006 bis 2009 geschaftsfuhrender Direktor war Ab 2011 ist er Direktor am neu gegrundeten Max Planck Institut fur Intelligente Systeme in Tubingen und geschaftsfuhrender Direktor Er leitet dort die Abteilung Empirische Inferenz Er ist Honorarprofessor an der TU Berlin Informatik und der Universitat Tubingen Physik Scholkopf befasst sich mit Maschinenlernen und speziell Kernel Methoden die er auch in der algorithmischen Biologie anwendet Er ist seit 2001 wissenschaftliches Mitglied der Max Planck Gesellschaft Am 23 Marz 2016 wurde Bernhard Scholkopf zum Mitglied Matrikel Nr 7680 der Leopoldina gewahlt 2 Seit 2017 ist Scholkopf Fellow der Association for Computing Machinery ACM 3 Seit 2016 hat Scholkopf in der Region Stuttgart Tubingen das sogenannte Cyber Valley initiiert ein Verbund aus Max Planck Institut fur Intelligente Systeme den Universitaten Tubingen und Stuttgart mit Unternehmen wie Daimler BMW Porsche Amazon und anderen Scholkopf versucht mit Universitaten und Unternehmen anwendungsnahe Spitzenforschung zu fordern und zu betreiben um auch Nachwuchs Wissenschaftler in Europa zu halten 4 Scholkopf wird Grundungsdirektor des ersten ELLIS Instituts Europaisches Laboratorium fur Lernen und Intelligente Systeme auf dem Cyber Valley Campus in Tubingen das auf dem Gebiet Kunstliche Intelligenz forschen soll 5 Auszeichnungen Bearbeiten2006 erhielt er den J K Aggarwal Prize der International Association for Pattern Recognition 2011 den Max Planck Forschungspreis 2012 den Akademie Preis der Berlin Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften und 2014 den Royal Society Milner Award Fur 2018 wurden Scholkopf der bedeutendste deutsche Wissenschaftspreis der Gottfried Wilhelm Leibniz Preis 6 und der Landesforschungspreis Baden Wurttemberg zugesprochen fur 2019 der Hector Wissenschaftspreis 2019 erhalt er zudem den Korber Preis fur die Europaische Wissenschaft 7 Ebenfalls fur 2019 wurde er mit dem BBVA Foundation Frontiers of Knowledge Award im Bereich Informatik ausgezeichnet 8 2020 erhielt er den mit 100 000 Euro dotierten Deutschen KI Preis fur herausragende Arbeiten auf dem Gebiet der Kunstlichen Intelligenz 9 2021 erhielt er den Verdienstorden des Landes Baden Wurttemberg 10 2022 war er eingeladener Sprecher auf dem Internationalen Mathematikerkongress From statistical to causal learning 11 Am 21 November 2022 wurde ein Asteroid nach ihm benannt 53839 Scholkopf 12 Fur 2023 wurde ihm der ACM AAAI Allen Newell Award zugesprochen Schriften Auswahl BearbeitenBucher Bearbeiten Support Vector Learning Oldenbourg 1997 mit Alexander Smola Learning with Kernels support vector machines regularization optimization and beyond MIT Press 2002 mit K Tsuda J P Vert Kernel methods in computational biology MIT Press 2004 mit Olivier Chapelle Alexander Zien Semi supervised learning MIT Press 2006 2010 mit Jonas Peters Dominik Janzing Elements of Causal Inference Foundations and Learning Algorithms MIT Press 2017 mit Krikamol Muandet Kenji Fukumizu Bharath Sriperumbudur Kernel Mean Embedding of Distributions A Review and Beyond 2017Als Herausgeber Bearbeiten mit Christopher Burges Alexander Smola Advances in kernel methods support vector learning MIT Press 1999 Kernel methods in computational biology MIT Press 2004Aufsatze Bearbeiten mit A Smola K R Muller Nonlinear component analysis as a kernel eigenvalue problem Neural Computation Band 10 1998 S 1299 1319 mit K R Muller S MIka G Ratsch K Tsuda An introduction to kernel based learning algorithms IEEE Transactions on Neural Networks Band 12 2001 S 181 201 mit J C Platt J Shawe Taylor A J Smola R C Williamson Estimating the support of a high dimensional distribution Neural computation Band 13 2001 S 1443 1471 mit A J Smola A Tutorial on Support Vector Regression Statistics and Computing Band 14 2004 S 199 222 mit A Smola Support Vector Machines in Encyclopedia of Biostatistics Wiley 2005 mit S Sonnenburg G Ratsch C Schafer Large scale multiple kernel learning Journal of Machine Learning 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