周二直播 | 南洋理工张含望：因果推理在计算机视觉中的进展

导语

3月23日（周二）20:00~21:00，南洋理工大学助理教授张含望博士将为大家呈现一场精彩而无私的内容分享。

集智俱乐部联合智源社区，组织因果科学系列读书会第二季，从基础和实操角度出发，精读两本因果科学方向的入门教材。在读书会中，我们还会邀请张含望老师团队分享与小样本学习相关的的主题，欢迎在文末了解详情~

自从贝叶斯网络之父Judea Peal吹响“因果革命”的号角以来，因果科学在人工智能领域越来越深入人心，我们因果科学社区也已汇聚了数百名来自中国AI学术界、产业界的各路专家和青年才俊。但另一个方面，因果科学的具体落地应用，比如在人机交互的主要感知途径——计算机视觉领域，其实践却鲜为人知。而CV本身也亟待借助因果科学的翅膀实现进一步的腾飞。

相关性不是因果。然而，这个常识在在今天的大多数计算机视觉研究中，令人惊讶地被忽略了。但是有少数一些视觉领域学者，比如近年来，来自南洋理工大学助理教授张含望团队在这方面取得许多成果，并且发起了Causality in CV Workshop CVPR 2021，会议邀请了 Bernhard Schölkopf、朱松纯、Susan Athey、Max Welling等分享其有关工作。

现在，我们很荣幸地邀请到了南洋理工大学助理教授张含望博士，他将就其研究过程的原始想法和经验体会，为大家呈现一场精彩而无私的内容分享。

报告主题：因果推理在计算机视觉中的进展

报告时间：2021年3月23日（周二）20:00~21:00

报告形式：线上（Zoom + 智源社区Hub + B站直播）

张含望，南洋理工大学助理教授

讲者介绍：张含望博士，荣获“南洋”学者经费资助。他于2009年在浙江大学取得学士学位，并在2014年在新加坡国立大学取得了博士学位，之后在新加坡国立大学和美国哥伦比亚大学从事研究工作。张博士的主要研究领域是多模态当中的计算机视觉和机器推理。张博士曾经获得ACM MM 2013的最佳学生论文，ACM SIGIR 2016的最佳论文提名奖，以及TOMM 2018和IEEE TMM 2020的最佳论文, IEEE AI’s 10 to watch。其团队获得Visual Dialog Challenge 2018, 2020亚军以及2019冠军。

报告摘要:

因果关系或推理往往被学界大佬拿来当作实现下一代或强人工智能的武器。然而，它的具体实现却鲜被提及。其实，远在南洋中南半岛最南端的MReaL实验室，早在2019年就低调的开始了因果推理在计算机视觉里的实践探索。迄今，MReaL已经发表了11篇成果，广泛应用在零样本/小样本/开放域/增量学习，长尾分布，分割检测，对抗攻击，VQA，图文生成等领域。在这次报告中，MReaL成员张含望不仅会揭示这些工作背后的原始想法，还会把下一步的打算无私分享给大家。希望通过这次分享，让大家初步学会如何把因果科学用在您的研究中。

观看方式：

智源社区Hub直播：（点击【阅读原文】或扫描下方二维码）

（社区报名，可收到短信定时提醒）

Zoom 观看：

https://zoom.com.cn/j/65814744790（无密码）| 会议号：658 1474 4790

B站直播：

https://live.bilibili.com/21484823

因果科学第二季读书会报名中

因果推断与机器学习领域的结合已经吸引了越来越多来自学界业界的关注，为深入探讨、普及推广因果科学议题，智源社区携手集智俱乐部将举办第二季「因果科学与CausalAI读书会」。本期读书会着力于实操性、基础性，将带领大家精读因果科学方向两本非常受广泛认可的入门教材。

1. Pearl, Judea, Madelyn Glymour, and Nicholas P. Jewell. Causal inference in statistics: A primer. John Wiley & Sons, 2016.（本书中译版《统计因果推理入门（翻译版）》已由高等教育出版社出版）

2. Peters, Jonas, Dominik Janzing, and Bernhard Schölkopf. Elements of causal inference: foundations and learning algorithms. The MIT Press, 2017.

读书会每周将进行直播讨论，进行问题交流、重点概念分享、阅读概览和编程实践内容分析。非常适合有机器学习背景，希望深入学习因果科学基础知识和重要模型方法，寻求解决相关研究问题的朋友参加。

目前因果科学读书会系列，已经有接近400多位的海内外高校科研院所的一线科研工作者以及互联网一线从业人员参与，吸引了国内和国际上大部分的因果科学领域的专业科研人员，如果你也对这个主题感兴趣，想要深度地参与，就快加入我们吧！