Referent: Thomas Richardson, Universität von Washington
Ort: nav.tum.de/room/8101.02.110 (Garching Hochbrück)
- Vortrag 1: "Lernen aus bedingter Unabhängigkeit, wenn nicht alle Variablen gemessen werden: Ancestral Graphen und der FCI-Algorithmus"
Zeit: 25. Juni, 14:00-16:00, Raum 8101.02.110 im Parkring 13, Garching-Hochbrück (2. Stock)
- Vortrag 2: "Identifikation von kausalen Effekten: Eine Reformulierung des ID-Algorithmus durch die Fixierungsoperation"
Zeit: 27. Juni, 14:00-16:00, Raum 8101.02.110 im Parkring 13, Garching-Hochbrück (2. Stock)
- Vortrag 3: “Nested Markov Models”
Zeit: 2. Juli, 14:00-16:00, Raum 8101.02.110 im Parkring 13, Garching-Hochbrück (2. Stock)
Der Kurs richtet sich an ein Publikum, das mit grundlegenden Konzepten der grafischen und kausalen Modellierung vertraut ist (z.B. bedingte Unabhängigkeit, DAGs, d-Separation, Markov-Äquivalenz, Definition von kausalen Effekten/des do-Operators).