Stefanie Sabrina Jegelka es una científica informática alemana cuya investigación en aprendizaje automático incluye optimización submodular en visión artificial [1] y aprendizaje profundo para redes neuronales gráficas . [2] Es profesora asociada de informática en el Instituto Tecnológico de Massachusetts [ 3] y profesora Alexander von Humboldt en la Universidad Técnica de Múnich [4] .
Como estudiante de secundaria de un pequeño pueblo de Alemania, Jegelka ganó un premio en una competencia anual de ThinkQuest para el diseño de sitios web educativos; su sitio trataba sobre mariposas. [2] [5] Se convirtió en estudiante de bioinformática en la Universidad de Tübingen , asesorada por Ulrike von Luxburg y Michael Kaufmann, con un año de intercambio en la Universidad de Texas en Austin , y obtuvo un diploma en 2007. Continuando sus estudios conjuntamente en el Instituto Max Planck de Sistemas Inteligentes en Tübingen y en ETH Zurich , completó un doctorado en 2012. Su disertación, Problemas combinatorios con acoplamiento submodular en aprendizaje automático y visión artificial , fue supervisada conjuntamente por Jeff Bilmes, Bernhard Schölkopf y Andreas Krause. [6] [7]
Después de una investigación postdoctoral de 2012 a 2014 en la Universidad de California, Berkeley con Michael I. Jordan y Trevor Darrell , se convirtió en profesora asistente de desarrollo profesional del X-Consortium en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación en el Instituto Tecnológico de Massachusetts en 2015, [6] y fue ascendida a profesora asociada con titularidad en 2022. [8] Se le otorgó una cátedra Humboldt en 2022 y se unió a TU Munich como profesora Humboldt en 2024. [4] [9]
Jegelka recibió el Premio Alemán de Reconocimiento de Patrones en 2015. [1] Se convirtió en becaria de investigación Sloan en 2018. [6] [9]
Fue ponente invitada en el Congreso Internacional de Matemáticos (virtual) de 2022. [10]