【CMU张坤】因果学习与人工智能

主题简介：通过数据分析发现因果关系是个很重要的研究课题。目前研究界在尝试回答下述问题：什么时候应该使用因果知识，什么时候知道关联信息足够充分？如何通过分析观察到的数据找到变量之间的因果趋势？在迈向强人工智能之路，因果信息将起到很大的作用。本次讲座将介绍如何通过观察数据学习因果关系的相关技术，如何通过因果的角度实现自适应的预测和更高层次的人工智能，并阐述一些相关应用。

个人简介：张坤博士毕业于香港中文大学。研究方向为通用人工智能和因果关系。曾获UAI最佳学生论文，入围CVPR最佳论文，因果挑战最佳基准挑战奖。他是机器学习等顶会NeurIPS, ICML, UAI, IJCAI和AISTATS的资深领域主席或领域主席。