VALSE 短教程 第06期：因果发现与因果性学习

短教程讲师：蔡瑞初 (广东工业大学)

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讲师简介：

蔡瑞初，教授、博士生导师、广东工业大学计算机学院数据挖掘与信息检索实验室主任、国家优秀青年基金获得者。2010年于华南理工大学获得工学博士学位，并进入广东工业大学工作；2015年并被评为教授、博士生导师；曾先后到新加坡国立大学、UIUC高等数字科学研究中心访问学习。

蔡教授专注于因果关系发现与因果性学习、深度学习等领域的理论与应用研究。在上述领域先后主持国家优秀青年基金、科技部”科技创新2030“重大项目、省杰出青年基金、省特支计划等项目；提出了因果关系发现与因果性学习系列理论与方法，在ICML、NIPS、AAAI、IJCAI等领域重要会议和TNNLS、TKDE等国际著名期刊发表论文100余篇；解决了因果故障定位、因果决策优化、因果个性推荐等应用难题，相关成果在华为、网易、腾讯、滴滴、唯品会、南方电网、南方通信建设等企业实施，取得了良好的经济和社会价值；获得省科学技术二等奖 (第四完成人)、省科学技术一等奖 (第三完成人)、国家发明专利奖优秀奖 (第三完成人)等奖项；指导学生获得NeurIPS 2019解耦学习算法大赛第一名、亚太因果推理大会推理大赛第一名等奖项；先后担任NeurIPS、ICML等会议的Area Chair，IJCAI、AAAI等会议的SPC等。

短教程摘要：

探索和发现事物间的因果关系是数据科学的一个核心问题。在过去的数十年中，基于观察数据的因果关系发现方法在基础理论、算法设计及实际应用方面获得了很大的发展，引起了相关领域学者的关注。本报告拟从因果关系发现的基础理论和方法出发，对隐变量数据因果关系发现、非独立同分布数据因果关系发现等问题上的进展进行介绍；并从因果性学习角度探讨了因果关系发现与机器学习方法相结合的一些思路，包括基于先验因果结构的方法、基于因果发现的方法等。

特别鸣谢本次Tutorial主要组织者：

主办AC：苏航 (清华大学)