Bernhard Schölkopf (né le 20 février 1968) est un informaticien allemand reconnu pour ses contributions à l'apprentissage automatique, en particulier aux méthodes à noyaux et à l'inférence causale. Il dirige le département d'inférence empirique à l'Institut Max-Planck pour les systèmes intelligents de Tübingen, en Allemagne. Il est également professeur à l'Université de Tübingen et professeur honoraire à l'ETH Zurich et à l'Université technique de Berlin. Il est l'un des fondateurs et président du conseil d'administration du laboratoire européen pour l'apprentissage et les systèmes intelligents (ELLIS).
Ses recherches portent sur le développement d'algorithmes d'apprentissage automatique robustes et fiables, capables de généraliser à partir de données limitées et de s'adapter à des environnements changeants. Il a notamment contribué à la théorie des méthodes à noyau, à l'apprentissage par représentations et à l'inférence causale, avec des applications dans divers domaines tels que la vision par ordinateur, la bioinformatique et la physique.
Schölkopf a reçu de nombreux prix et distinctions pour ses travaux, notamment le prix Gottfried Wilhelm Leibniz de la Fondation allemande pour la recherche (DFG) en 2010 et le prix ACM-AAAI Allen Newell en 2021. Il est membre de l'Académie allemande des sciences Leopoldina et de l'Association for Computing Machinery (ACM).