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演讲摘要：因果约束的可解释稳定学习
讲者简介：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、MM、AAAI、TKDE、TKDD、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。
2021年CCF理论计算机科学专委-因果科学夏令营
本期嘉宾
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