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故借助因果科学读书会，推动了因果开源书籍的众筹：通过因果科学与Causal AI读书会，以众包的方式梳理因果科学的基础架构，筹备开源书籍，希望为投身这个领域的科研工作者提供一个全面、清晰且简洁的入门框架。

故借助因果科学读书会，推动了因果开源书籍的众筹：通过因果科学与Causal AI读书会，以众包的方式梳理因果科学的基础架构，筹备开源书籍，希望为投身这个领域的科研工作者提供一个全面、清晰且简洁的入门框架。

详情可见[https://swarma.org/?p=20838 因果科学与 Causal AI 系列读书会 | 众包出书 | 集智俱乐部]

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==== 因果科学相关算法、框架、数据集 ====

==== 因果科学相关算法、框架、数据集 ====

收集了因果科学相关的概率编程框架、工具包、数据集及基准，并依此进行分类。详情可见[https://swarma.org/?p=27736 因果科学算法、框架、数据集汇总]

因果科学的工作大致可以分为基础因果假设及框架（fundamental causal assumption and framework）、因果学习（causal learning）、因果推断（causal reasoning/inference）和应用系统，其中因果学习又可以分为因果结构学习（causal discovery/causal structure learning）和因果表示学习（causal representation learning）。因果社区的成员闫和东对其进行了梳理和总结，而龚鹤扬、张天健、李奉治、段月然、孙钦贵参与了讨论和贡献。收集了因果科学相关的概率编程框架、工具包、数据集及基准，并依此进行分类。详情可见[https://swarma.org/?p=27736 因果科学算法、框架、数据集汇总]。

== 主办方 ==

== 主办方 ==