Prof. Dr. Philipp Hennig

Philipp Hennig ist der Tübinger Professor für die Methoden des Maschinellen Lernens. Nach einem Studium der Physik in Heidelberg und am Imperial College London wechselte er an die Universität Cambridge, wo er bei Sir David JC MacKay eine Promotion im maschinellen Lernen anfertigte. Seit dieser Zeit interessert er sich für Zusammenhänge zwischen Rechnung und Inferenz. Zusammen mit internationalen Partnern half er bei der Begründung des Feldes der Probabilistischen Numerik. Im Sommer 2022 erschien sein Lehrbuch Probabilistic Numerics — Computation as Machine Learning bei Cambridge University Press. 

Hennigs Arbeit wurde unter anderem durch das Emmy Noether Programm der DFG, eine unabhängige Forschungsgruppe der Max-Planck-Gesellschaft, und einen Starting Grant der Europäischen Kommisson gefördert. 

Hennig ist Co-Sprecher der Cyber Valley Initiative (mit Michael Black und Thomas Kropf), Co-Director des ELLIS Program on Theory, Algorithms and Computations of Modern Learning Systems (mit Francis Bach und Lorenzo Rosasco), und Mitglied des Exzellenzclusters Machine Learning in the Sciences. Er ist Co-PI der IMPRS for Intelligent Systems und des Kompetenzzentrums für maschinelles Lernen in Tübingen. 2019 erhielt er den Lehrpreis der Tübinger Fachschaft Informatik, seit Oktober 2022 ist er der Studiendekan des Fachbereiches Informatik.

Einblicke in Forschungs- und Lehrtätigkeiten sowie eine Veröffentlichungsliste finden Sie auf den entsprechenden Seiten des Lehrstuhls und bei Google Scholar. Eine Erklärung zu Finanzierung und Interessenskonflikten finden Sie hier.