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 jeweils einen Starting und Consolidator Grant der Europäischen Kommission gefördert. 

Hennig ist Fellow und Co-Director des ELLIS Program on Theory, Algorithms and Computations of Modern Learning Systems (mit Francis Bach und Lorenzo Rosasco). Er ist Mitglied in den Leitungsräten des Tübingen AI Center, und des Exzellenzclusters Machine Learning in the Sciences (mehr Informationen auf dem Blog des Clusters). 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.