Майкл Джордан — американский ученый, профессор Калифорнийского университета и ведущий научный сотрудник в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

Джордан получил в 1978 году степень бакалавра с отличием в области психологии в Луизианском государственном университете. Степень магистра по математике в 1980 году и докторскую степень по когнитивной науке в 1985 году в университете Калифорнии, Сан-Диего.

Джордан в настоящее время является профессором в университете Калифорнии, Беркли. Так же он был профессором в MTI с 1988-1998.

В 1980-х годах Джордан приступил к разработке рекуррентных нейронных сетей когнитивной модели. Он популяризовал байесовские сети в машинном обучение и стал известен после того как выявил статистические связи в машинном обучении. Джордан также был видным в формализации вариационных методов для приближенного вывода и популяризации алгоритма максимизации в машинном обучении.

Джордан имеет многочисленные награды, включая награду лучший студент на международной конференции по машинному обучению, премию за лучшую статью на конференции управления, а также премию молодой исследователь. В 2010 году он стал членом ассоциации по вычислительной технике, за вклад в теорию и применение машинного обучения.

Профессор Джордан является членом Национальной Академии наук, членом Национальной академии инженерных наук и членом Американской академии искусств и наук.

В 2016 году, Джордан был идентифицирован как самый влиятельный ученый, на основе анализа опубликованной им литературы.