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== 编者推荐 ==
[[File:因果推断.png|400px|right|thumb|[https://campus.swarma.org/course/1798 因果推理与机器学习读书会]]]
===集智俱乐部读书会推荐===
====[https://campus.swarma.org/course/1798 因果推理与机器学习读书会]====
大数据时代的下一场变革——因果革命正在酝酿之中，通过融合因果推理和机器学习而构建出来的Causal AI系统，有望奠定强人工智能的基石。集智俱乐部联合北京智源人工智能研究院，邀请了一批对因果科学与Casual AI感兴趣的研究者，开展为期2-3个月的系列线上读书会，研读经典和前沿论文，并尝试集体撰写一部书籍。
===集智课程推荐===
====[https://campus.swarma.org/course/1078 社交网络中的因果推断]====
本课程中，将简要介绍一些基本的因果推断策略，并聚焦社会网络分析中的因果推断问题，涉及社会网络实验设计、固定样本、工具变量和敏感度分析等。
====[https://campus.swarma.org/course/1573 基于地球科学系统的因果推断]====
本课程来自复杂系统自动建模读书会第11期，由黄玉、王硕和胡国辉带来与地球科学系统相关的论文讲解。
=== 书籍推荐 ===
[https://swarma.org/?p=23226 因果推断领域新书（附PDF）：Causal Inference: What If | 集智俱乐部 (swarma.org)]
=== 相关路径 ===
* [https://pattern.swarma.org/article/99 因果科学与Casual AI读书会必读参考文献列表]：这个是根据读书会中解读的论文，做的一个分类和筛选，方便大家梳理整个框架和内容。
* [https://pattern.swarma.org/article/90 因果科学和 Causal AI入门路径]：这条路径解释了因果科学是什么以及它的发展脉络。此路径将分为三个部分进行展开，第一部分是因果科学的基本定义及其哲学基础，第二部分是统计领域中的因果推断，第三个部分是机器学习中的因果（Causal AI）。
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