概率機器學習(進階篇)

凱文·P. 墨菲（Kevin P. Murphy），先後獲得劍橋大學文學學士學位、賓夕法尼亞大學工程碩士學位以及加州大學伯克利分校博士學位。此後他在麻省理工學院完成博士後研究，並於2004至2012年間擔任加拿大溫哥華不列顛哥倫比亞大學計算機科學與統計學副教授。獲得終身教職後，他在學術休假期間加入谷歌公司， 終選擇留任。目前，凱文擔任谷歌Deepmind首席研究科學家兼總監，領導著由28名研究人員和工程師組成的團隊，專註生成模型（包括擴散模型和大語言模型）、強化學習、機器人技術、貝葉斯推斷等前沿領域。他已在學術會議和期刊上發表140餘篇論文，並於2012、2022和2023年通過麻省理工學院出版社出版了三部機器學習教材（Machine Learning: A Probabilistic Perspective，Probabilistic Machine Learning: An Introduction，Probabilistic Machine Learning: Advanced Topics），其中2012年版的本教材獲得了統計科學領域 書籍的DeGroot獎。凱文曾於2014至2017年間擔任機器學習領域 期刊Journal of Machine Learning Research（JMLR）聯合主編，現任ACM/IMS期刊Data Science及期刊Foundations and Trends in Machine Learning 編輯。