2,427
个编辑
更改
跳到导航
跳到搜索
建立内容为“== 因果科学社区 == === 简介 Introduction === 因果科学社区由智源社区、集智俱乐部共同推动，面向因果科学领域的垂直型学术…”的新页面
== 因果科学社区 ==
=== 简介 Introduction ===
因果科学社区由智源社区、集智俱乐部共同推动，面向因果科学领域的垂直型学术讨论社区，目的是促进因果科学专业人士和兴趣爱好者们的学习、交流和合作，推进因果科学学术、产业生态的建设和落地，孕育新一代因果科学领域的学术专家和产业创新者。
The Causal AI Community is an academic community focuses on the topics of Causal Inference and Artificial Intelligence, which is supported by the Beijing Academy of Artificial Intelligence and the Swarma Club. The aim of the community is to promote the communication and cooperation among researchers who are interested in Causal Inference and AI.
=== 因果科学读书会 ===
【第一季：因果科学与Causal AI框架及前沿方向】图灵奖得主朱迪亚·珀尔教授认为，当下正在进行一场改变数据科学的新革命 ”因果革命“。它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志 。本季读书会以Elements of Causal Inference一书为线索，主要展现因果科学在机器学习各个方向上的影响，包括强化学习、迁移学习、表示学习等等，并分享在工业界的部分应用成果。本季读书会梳理了因果科学的核心内容，理解它如何改变数据科学，助力 AI 系统超越曲线拟合和获得回答因果问题的能力。
- 发起人 龚鹤扬、高亦斌、郭瑞东 等
- 时间 2020.08.26-2021.01.02
【第二季：因果科学与Causal AI基础实战】因果推断与机器学习领域的结合已经吸引了越来越多来自学界业界的关注。第一季读书会主要关注了因果科学在机器学习方向上的前沿应用，为深入探讨、普及推广因果科学议题，第二季读书会着力于实操性、基础性，带领大家精读因果科学方向两本非常受广泛认可的入门教材：Causal inference in statistics: A primer和Elements of causal inference: foundations and learning algorithms。读书会以直播讨论为主，结合习题交流、夜谈、编程实践、前沿讲座等多类型内容，主要面向有机器学习背景、希望深入学习因果科学基础知识和重要模型方法、寻求解决相关研究问题的研究人员。
- 发起人 李奉治、陆超超、张天健 等
- 时间 2021.02.24-2021.07.24
【第三季：因果科学与Causal +X领域概览】“因果”并不是一个新概念，而是一个已经在多个学科中使用了数十年的分析技术。通过前两季的分享，我们主要梳理了因果科学在计算机领域的前沿进展。如要融会贯通，我们需要回顾数十年来在社会学、经济学、医学、生物学等多个领域中，都是使用了什么样的因果模型、以什么样的范式、解决了什么样的问题。我们还要尝试进行对比和创新，看能否以现在的眼光，用其他的模型，为这些研究提供新的解决思路。
- 发起人 李奉治、李昊轩 等
- 时间 2021.10月即将开展
=== 简介 Introduction ===
因果科学社区由智源社区、集智俱乐部共同推动，面向因果科学领域的垂直型学术讨论社区，目的是促进因果科学专业人士和兴趣爱好者们的学习、交流和合作，推进因果科学学术、产业生态的建设和落地，孕育新一代因果科学领域的学术专家和产业创新者。
The Causal AI Community is an academic community focuses on the topics of Causal Inference and Artificial Intelligence, which is supported by the Beijing Academy of Artificial Intelligence and the Swarma Club. The aim of the community is to promote the communication and cooperation among researchers who are interested in Causal Inference and AI.
=== 因果科学读书会 ===
【第一季：因果科学与Causal AI框架及前沿方向】图灵奖得主朱迪亚·珀尔教授认为，当下正在进行一场改变数据科学的新革命 ”因果革命“。它以科学为中心，涉及从数据到政策、可解释性、机制的泛化，再到一些社会科学中的归因和公平性问题，甚至哲学中的创造性和自由意志 。本季读书会以Elements of Causal Inference一书为线索，主要展现因果科学在机器学习各个方向上的影响，包括强化学习、迁移学习、表示学习等等，并分享在工业界的部分应用成果。本季读书会梳理了因果科学的核心内容，理解它如何改变数据科学，助力 AI 系统超越曲线拟合和获得回答因果问题的能力。
- 发起人 龚鹤扬、高亦斌、郭瑞东 等
- 时间 2020.08.26-2021.01.02
【第二季：因果科学与Causal AI基础实战】因果推断与机器学习领域的结合已经吸引了越来越多来自学界业界的关注。第一季读书会主要关注了因果科学在机器学习方向上的前沿应用，为深入探讨、普及推广因果科学议题，第二季读书会着力于实操性、基础性，带领大家精读因果科学方向两本非常受广泛认可的入门教材：Causal inference in statistics: A primer和Elements of causal inference: foundations and learning algorithms。读书会以直播讨论为主，结合习题交流、夜谈、编程实践、前沿讲座等多类型内容，主要面向有机器学习背景、希望深入学习因果科学基础知识和重要模型方法、寻求解决相关研究问题的研究人员。
- 发起人 李奉治、陆超超、张天健 等
- 时间 2021.02.24-2021.07.24
【第三季：因果科学与Causal +X领域概览】“因果”并不是一个新概念，而是一个已经在多个学科中使用了数十年的分析技术。通过前两季的分享，我们主要梳理了因果科学在计算机领域的前沿进展。如要融会贯通，我们需要回顾数十年来在社会学、经济学、医学、生物学等多个领域中，都是使用了什么样的因果模型、以什么样的范式、解决了什么样的问题。我们还要尝试进行对比和创新，看能否以现在的眼光，用其他的模型，为这些研究提供新的解决思路。
- 发起人 李奉治、李昊轩 等
- 时间 2021.10月即将开展