青年学术论坛第八期：剑桥大学陆超超详解『因果机器学习』| 活动预告

本期「AI青年学术论坛」由上海人工智能实验室主办，将门-TechBeat人工智能社区协办。论坛将不定期邀请全球顶尖AI青年学者分享代表性工作。

北京时间9月22日（周三）14:00-16:00，剑桥大学在读博士陆超超将带来主题为《因果机器学习》的报告，届时将讨论因果推断在机器学习各个方面的前沿进展，包括半监督学习、无监督学习、强化学习、迁移学习、元学习、公平学习、归因学习、表示学习等，以及它们在各个实际场景中的具体应用。

欢迎感兴趣的同学报名参加！

【活动详情】：

活动时间：北京时间 9月22日 14:00-16:00

分享嘉宾：陆超超 剑桥大学在读博士

报告内容：因果机器学习

参与方式：腾讯会议

*扫码加入本系列活动交流群，获取腾讯会议地址，欢迎感兴趣的同学积极参与！

AI青年学术论坛活动交流群

【讲座介绍】：

机器学习的核心任务是从数据中自动地发现相关性信息以便预测未来。目前，大部分机器学习算法都是建立在统计相关性的基础上，这样极大地限制了机器学习的适用范围。因此，我们更进一步考虑统计相关性背后更本质的因果结构。因为因果模型对现实世界中数据的变化更加鲁棒（Robust），所以拥有了因果推断能力的机器学习算法可以更好地预测未来。我们将讨论因果推断在机器学习各个方面的前沿进展，包括半监督学习、无监督学习、强化学习、迁移学习、元学习、公平学习、归因学习、表示学习等，以及它们在各个实际场景中的具体应用。

【嘉宾介绍】：

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。主要研究兴趣是因果推断和机器学习，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。