活动报名 | 智源因果社区：因果启发的稳定学习年度研究进展

审视今天的机器学习模型，单纯关联统计的局限性带来稳定性、可解释性、公平性等一系列问题。如何将因果统计融入机器学习框架，是一个开放并有挑战的基础性问题。稳定学习致力于寻找机器学习和因果统计的共同基础，本次「智源LIVE丨智源因果社区：因果启发的稳定学习年度研究进展」系列报告由智源社区主办，于2021年11月5日19:00-21:00在智源社区线上召开，6位学者将重点介绍稳定学习理论和方法的年度进展，及其在解决OOD泛化问题方面的机会和挑战。感谢合作媒体“集智俱乐部”和“PaperWeekly”的支持。

会议信息

• 主题：因果启发的稳定学习年度研究进展
  

• 时间：11月5日-周五 19:00-21:00
• 直播：https://event.baai.ac.cn/activities/181

会议日程

嘉宾讲者

题目：关于分布外泛化和稳定学习的一些思考

崔鹏 

清华大学计算机系长聘副教授

智源青年科学家

简介：崔鹏，清华大学计算机系长聘副教授，博士生导师。研究兴趣聚焦于大数据驱动的因果推理和稳定预测、大规模网络表征学习等。在数据挖掘及人工智能领域顶级国际会议发表论文100余篇，先后5次获得顶级国际会议或期刊论文奖，并先后两次入选数据挖掘领域顶级国际会议KDD最佳论文专刊。担任IEEE TKDE、ACM TOMM、ACM TIST、IEEE TBD等国际顶级期刊编委。曾获得国家自然科学二等奖、教育部自然科学一等奖、电子学会自然科学一等奖、北京市科技进步一等奖、中国计算机学会青年科学家奖、国际计算机协会（ACM）杰出科学家。

题目：Causality Generalization with Instrumental Variable Regression

况琨

浙江大学计算机学院副教授

人工智能系副主任

简介：浙江大学计算机学院副教授，人工智能系副主任。2019年获得清华大学计算机科学与技术专业博士学位，2017-2018年访问美国斯坦福大学。获2020年度中国人工智能学会优秀博士学位论文提名奖。主要研究方向包括因果推理、人工智能、因果指导的可信机器学习，关注机器学习的可解释性、稳定性、公平性和可决策性。在数据挖掘和机器学习领域已发表近40余篇顶级会议和期刊文章，包括KDD、ICML、ICCV、MM、AAAI、TKDE、TKDD、DMKD、Engineering等。曾担任 ICML、NIPS、KDD、CVPR、ICCV、AAAI、IJCAI、CIKM、ICDM等国际学术会议程序委员会委员。

---

题目：深度稳定学习Stablenet

张兴璇

清华大学博士生

简介：张兴璇，清华大学博士生，研究方向：深度学习模型的跨分布泛化

---

题目：稳定学习---对协变量迁移的理论分析

徐韧喆

清华大学博士生

简介：徐韧喆，清华大学博士生，研究方向：算法公平、稳定学习。

---

题目：从异质性数据到分布外泛化

刘家硕

清华大学博士生

简介：刘家硕，清华大学博士生，研究方向：分布外泛化问题、分布鲁棒优化、不变学习方法等

---

题目：NICO---分布外泛化图像数据集

何玥

清华大学博士生

简介：何玥，清华大学博士生，研究方向：因果发现，稳定机器学习，图计算等。

联系我们

微信扫描下方二维码进入「智源因果社区交流群」，备注：“姓名+单位+因果”才会通过验证哦，社群内长期有因果AI周刊、资讯等内容。

点击左下角“阅读原文”，报名活动！