جين تيان

قبل التحاقه بجامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي، عمل البروفيسور تيان أستاذًا لعلوم الحاسوب في جامعة ولاية أيوا، كما شغل مناصب زائر باحث في كل من جامعة كاليفورنيا لوس أنجلوس، وجامعة كولومبيا، ومعهد سيمونز لنظرية الحوسبة في جامعة كاليفورنيا بيركلي. وقد حصل على جائزة CAREER المرموقة من مؤسسة العلوم الوطنية الأمريكية، إضافة إلى جائزة AAAI لعام 2014 لأفضل ورقة بحثية. ويتولى حاليًا رئاسة تحرير Journal of Causal Inference، ويعمل محررًا مشاركًا في Journal of Machine Learning Research. كما سبق له أن شغل منصب محرر مشارك في Artificial Intelligence Journal بين عامي 2013 و2020، وفي Electronic Journal of Statistics بين عامي 2011 و2012، فضلًا عن توليه رئاسة برنامج مؤتمر UAI لعام 2014، ورئاسته العامة للمؤتمر في عام 2015.

• دكتوراه في علوم الحاسوب، جامعة كاليفورنيا لوس أنجلوس (UCLA)، الولايات المتحدة
• ماجستير في الفيزياء، جامعة كاليفورنيا لوس أنجلوس (UCLA)، الولايات المتحدة

• رئيس تحرير دوريةJournal of Causal Inference (JCI) منذ عام 2023
• محرر مشارك في دورية Journal of Machine Learning Research (JMLR) منذ عام 2022
• محرر مشارك في دويرة Artificial Intelligence Journal (AIJ) بين عامي 2013 و2020
• تنويه شرفي لأفضل ورقة بحثية في مؤتمر AAAI الثاني والثلاثين للذكاء الاصطناعي، عام 2018
• الرئيس العام لمؤتمر Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI) لعام 2015
• رئيس برنامج مؤتمر Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI) لعام 2014
• جائزة أفضل ورقة بحثية في مؤتمر AAAI الثامن والعشرين للذكاء الاصطناعي، عام 2014
• محرر مشارك ف دويرة Electronic Journal of Statistics (EJS) بين عامي 2011 و2012
• جائزة CAREER من مؤسسة العلوم الوطنية الأمريكية (NSF)، عام 2003

• دراسة بعنوان –Probabilities of Causation for Continuous and Vector Variables ، قام بإعدادها كل من Y. Kawakami وM. Kuroki وJ. Tian - تم نشرها ضمن وقائع مؤتمر Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI) عام 2024.
• دراسة بعنوان –Identification and Estimation of Conditional Average Partial Causal Effects via Instrumental Variable، قام بإعدادها كل من Kawakami وM. Kuroki وJ. Tian - تم نشرها ضمن وقائع مؤتمر UAI – عام 2024.
• دراسة بعنوان –Estimating Causal Effects Identifiable from a Combination of Observations and Experiments –، قام بإعدادها كل من Y. Jung وI. Díaz و J. Tian وE. Bareinboim - تم نشرها ضمن وقائع المؤتمر السنوي السابع والثلاثين NeurIPS – عام 2023.
• دراسة بعنوان –Estimating Joint Treatment Effects by Combining Multiple Experiments قام بإعدادها كل من Y. Jung وJ. Tian وE. Bareinboim - تم نشرها ضمن وقائع المؤتمر الأربعين ICML – عام 2023.
• دراسة بعنوان Causal Effect Identification in Cluster DAGs – قام بإعدادها كل من T. V. Anand وA. H. Ribeiro وJ. Tian وE. Bareinboim - تم نشرها ضمن وقائع مؤتمر AAAI السابع والثلاثين عام 2023.
• دراسة بعنوان –Neuron Dependency Graphs: A Causal Abstraction of Neural Networks قام بإعدادها كل من Yaojie Hu وJin Tian – تم نشرها ضمن وقائع المؤتمر التاسع والثلاثين ICML – عام 2022.