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马克斯·普朗克智能系统中心主任曾在国际数学家大会进行了题为 From Statistical to Causal Learning 的报告，建立和理解人工智能系统的基本研究思路：从通过统计学习的符号方法到依靠因果关系概念的干预模型。现代机器学习技术通常以统计模型的形式发现随机变量之间的统计依赖关系，并利用这些依赖关系对未来的观测结果进行预测。但是，许多实际问题都涉及因果推理，其目的是推断数据生成系统在变化的条件下如何表现。
为此，行行AI人才特邀墨尔本大学数据科学高级讲师和穆罕默德本扎耶德人工智能大学兼职副教授宫明明教授，给大家带来《机器学习：从统计到因果，人工智能的发展之路》课程，通过直播与大家探讨“机器学习领域从统计相关方法到因果推断的发展历程，以揭示人工智能技术的进步。”感兴趣的同学提前预约直播前排观看哦！
宫明明教授，墨尔本大学数据科学高级讲师和穆罕默德本扎耶德人工智能大学兼职副教授。在因果学习、生成模型、3D视觉等领域拥有丰富的研究经验，在ICML、NeurlPS、 ICLR、CVPR等顶级会议撰写了 50多篇研究论文。获得大洋洲人工智能新锐贡献奖、澳大利亚研究委员会早期职业研究员奖、腾讯犀牛鸟基金奖，并入选百度全球华人AI顶尖青年学者榜单(全球仅150人)。
7月22日周六晚20点，跟随宫明明教授共同探讨机器学习：从统计到因果，人工智能的发展之路！
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文章来源: 博客园
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