| 第46行： |
第46行： |
| | | | |
| | ===== 董振华 ===== | | ===== 董振华 ===== |
| − | 董振华，南开大学博士，明尼苏达大学GroupLens Lab访问学者 •研究方向：推荐系统，信息检索，因果推理，反事实学习 •现任华为诺亚方舟实验室技术专家，负责推荐系统、机器学习前沿技术的研究与落地，帮助华为多个产品构建推荐系统，包括：华为浏览器，华为应用市场，广告系统，负一屏信息了与服务直达，金融产品推荐系统等。 专利20+篇，在TKDE，SIGIR，RecSys，WWW，AAAI，CIKM等期刊、会议发表学术论文30+篇，担任SIGKDD（2017～now）、SIGAPP（2018～now）程序委员及审稿人。 《奇点临近》译者
| + | 南开大学博士，明尼苏达大学GroupLens Lab访问学者。研究方向：推荐系统，信息检索，因果推理，反事实学习 。现任华为诺亚方舟实验室技术专家，负责推荐系统、机器学习前沿技术的研究与落地，帮助华为多个产品构建推荐系统，包括：华为浏览器，华为应用市场，广告系统，负一屏信息了与服务直达，金融产品推荐系统等。 专利20+篇，在TKDE，SIGIR，RecSys，WWW，AAAI，CIKM等期刊、会议发表学术论文30+篇，担任SIGKDD（2017～now）、SIGAPP（2018～now）程序委员及审稿人。 《奇点临近》译者 |
| | | | |
| | ===== 蔡瑞初 ===== | | ===== 蔡瑞初 ===== |
| 第92行： |
第92行： |
| | | | |
| | ===== 陆超超 ===== | | ===== 陆超超 ===== |
| − | 剑桥大学机器学习组博士生， 由Zoubin Ghahramani教授和José Miguel Hernández-Lobato教授联合培养，Carl Edward Rasmussen教授指导；同时他也是Cambridge-Tübingen 博士奖学金的获得者，由马克斯·普朗克智能系统研究所的Bernhard Schölkopf 教授联合培养。他的主要研究兴趣是机器学习，特别是涉及到如何结合因果推理、贝叶斯推理、强化学习和深度学习各自的优势，并将它们应用在现实领域中解决实际问题，如计算机视觉和医疗等领域。 | + | |
| | + | * 剑桥大学机器学习组博士生， 由Zoubin Ghahramani教授和José Miguel Hernández-Lobato教授联合培养，Carl Edward Rasmussen教授指导；同时他也是Cambridge-Tübingen 博士奖学金的获得者，由马克斯·普朗克智能系统研究所的Bernhard Schölkopf 教授联合培养。他的主要研究兴趣是机器学习，特别是涉及到如何结合因果推理、贝叶斯推理、强化学习和深度学习各自的优势，并将它们应用在现实领域中解决实际问题，如计算机视觉和医疗等领域。 |
| | + | * 主要贡献：作为因果科学与 Causal AI 系列读书会第二季发起人之一，参与集智研读营因果科学与Causal AI 专题分享 |
| | | | |
| | ===== 李奉治 ===== | | ===== 李奉治 ===== |
| 第100行： |
第102行： |
| | | | |
| | ===== 李昊轩 ===== | | ===== 李昊轩 ===== |
| − | 李昊轩，北京大学大数据科学研究中心博士研究生，导师为周晓华教授，专业为数据科学（统计学），研究兴趣为因果推断，推荐系统，强化学习。
| + | |
| | + | * 北京大学大数据科学研究中心博士研究生，导师为周晓华教授，专业为数据科学（统计学），研究兴趣为因果推断，推荐系统，强化学习 |
| | + | * 主要贡献：作为因果科学与 Causal AI 系列读书会第三季发起人之一 |
| | | | |
| | ===== 黄碧薇 ===== | | ===== 黄碧薇 ===== |
| 第116行： |
第120行： |
| | * 北京大学物理学本科，美国俄亥俄州立大学博士，现在北京一家互联网公司从事人工智能和大数据相关的工作。对复杂系统建模，人工智能，因果推断等感兴趣 | | * 北京大学物理学本科，美国俄亥俄州立大学博士，现在北京一家互联网公司从事人工智能和大数据相关的工作。对复杂系统建模，人工智能，因果推断等感兴趣 |
| | * 主要贡献：作为因果科学与 Causal AI 系列读书会第一季发起人之一 | | * 主要贡献：作为因果科学与 Causal AI 系列读书会第一季发起人之一 |
| − |
| |
| − | ===== 王谭 =====
| |
| − | 新加坡南洋理工大学博士生，MReaL实验室成员。主要研究方向为视觉问题中的因果推断、无监督表征学习等。主要研究已发表在CVPR, ICCV, NeurIPS, TNNLS等会议和期刊。
| |
| − |
| |
| − | ===== 黄俊铭 =====
| |
| − | 普林斯顿大学博士后，博士毕业于中国科学院计算技术研究所，曾在美国东北大学艾伯特·拉斯洛·巴拉巴西 （Albert-László Barabási）实验室担任博士后，研究方向为量化社会学方法、科学计量学、社会网络分析、文本分析等
| |
| − |
| |
| − | ===== 邓宇昊 =====
| |
| − | 北京大学数学科学学院统计学2018级博士生，导师为周晓华教授，主要研究方向为生物统计、因果推断、临床试验研究中的统计学方法，已在Biometrics、Statistics in Medicine等杂志发表多篇论文。
| |
| − |
| |
| − | ===== 朱淑媛 =====
| |
| − | 清华大学工业工程系在读博士生，研究方向：供应链协调、行为运作管理
| |
| − |
| |
| − | ===== 付鑫玉 =====
| |
| − | 匹兹堡大学商学院管理信息系统博士生，研究方向是人机协作
| |
| − |
| |
| − | ===== 陈晗曦 =====
| |
| − | 本科毕业于西北工业大学，现为上海交通大学信息与控制专业直博一年级学生，导师为李元祥教授，主要研究方向包括因果推断、鲁棒机器学习、流形学习与几何优化。
| |
| | | | |
| | ===== 张天健 ===== | | ===== 张天健 ===== |
| − | 本科毕业于西安交通大学，现为香港中文大学（深圳）计算机信息工程专业博士研究生，研究兴趣包括可解释机器学习，因果推断及其在通信、医疗等领域中的应用。
| |
| − |
| |
| − | ===== 杨梦月 =====
| |
| − | 伦敦大学学院计算机专业博士一年级，导师为汪军教授，曾在WWW/CVPR上发表过一作论文。目前在华为诺亚方舟决策推理实验室因果组实习，研究兴趣包括因果表示学习，因果强化学习。
| |
| − |
| |
| − | ===== 刘昊 =====
| |
| − | 本科毕业于南京大学匡亚明学院，曾经在南京大学LAMDA实验室和杜克大学进行过科研，现为加州理工学院计算机专业博士三年级，研究兴趣包括因果机器学习、鲁棒学习、深度生成模型和可解释机器学习。
| |
| − |
| |
| − | ===== 蔡心宇 =====
| |
| − | 本科毕业于中国科学技术大学，现为南洋理工大学计算机专业博士生，研究兴趣包括Causal Reinforcement Learning、Model-based Reinforcement Learning、Physical Modeling等。
| |
| − |
| |
| − | ===== 屠睿博 =====
| |
| − | 瑞典皇家工学院博士在读。主要研究领域为因果发现
| |
| − |
| |
| − | ===== 徐培 =====
| |
| − | ThoughtWorks 高级咨询师/东南亚市场技术总监
| |
| − |
| |
| − | ===== 原显智 =====
| |
| − | 辅仁大学心理系硕士在读
| |
| − |
| |
| − | ===== 陆怡舟 =====
| |
| − | 毕业于北京大学数学学院 现任职于某商业银行风险管理部
| |
| − |
| |
| − | ===== 胡文杰 =====
| |
| − | 北京大学数学科学学院在读博士生
| |
| − |
| |
| − | ===== 刘家硕 =====
| |
| − | 清华大学计算机系在读博士生
| |
| − |
| |
| − | ===== 沈哲言 =====
| |
| − | 清华大学计算机系在读博士生
| |
| − |
| |
| − | ===== 郭家贤 =====
| |
| − | 悉尼大学在读博士，研究方向为深度迁移学习，强化学习
| |
| | | | |
| − | ===== 丁晨炜 =====
| + | * 本科毕业于西安交通大学，现为香港中文大学（深圳）计算机信息工程专业博士研究生，研究兴趣包括可解释机器学习，因果推断及其在通信、医疗等领域中的应用。 |
| − | 悉尼大学在读博士，研究方向为因果发现，计算机视觉
| + | * 主要贡献：作为因果科学与 Causal AI 系列读书会第二季发起人之一 |
| | | | |
| | == 因果科学社区活动 == | | == 因果科学社区活动 == |