Events | イベント

第142回 データサイエンスセミナー

第134回 データサイエンスセミナー

第3回 因果セミナー

2023年11月1510:30-12:00

増井 恵理子 (滋賀大学 大学院データサイエンス研究科)
性別専攻分離に関する話題提供

第133回 データサイエンスセミナー

132nd Data Science Seminar

131st Data Science Seminar

129th Data Science Seminar at Shiga University

126th Data Science Seminar

第122回 データサイエンスセミナー

121st Data Science Seminar

International Workshop on Causality and Philosophy co-organized with Hiroyasu Matsushima

4 March 2022

Invited speakers:
1.  Jiji Zhang (Hong Kong Baptist University)
    Modularity and Causal Reasoning: A New Perspective
2. Jun Otsuka (Kyoto University & RIKEN)
    Three ways of modeling causality
3. Konstantin Genin (Universität Tübingen)
   Success Concepts for Causal Discovery

12 November 2021

Invited speakers:
1. Elias Bareinboim (Columbia University)
    On the Causal Foundations of AI
2. 黒木 学(横浜国立大学)
   原因の確率-必要性,十分性,必要十分性とその定量的評価-
3. 林 岳彦(国立環境研究所)
    "バンドメンバー"としての統計的因果推論を考える

Hikone Data Science 2021 (HDS2021) co-organized with Hiroyasu Matsushima

10-11 September 2021

Invited speakers:
Gunwoong Park, Seoul National University, Korea
Hiroshi Takeuchi, Shiga University, Japan
Ioannis Tsamardinos, University of Crete and Gnosis Data Analysis, Greece
Kun Zhang, Carnegie Mellon University, USA
Masayoshi Takayanagi, Shiga University, Japan
Michael Gutmann, University of Edinburgh, UK
Negar Kiyavash, Ecole polytechnique fédérale de Lausanne, Switzerland
Ricardo Pio Monti, Facebook Reality Labs, UK
Sara Magliacane, University of Amsterdam, Netherlands
Takashi Nicholas Maeda, RIKEN, Japan
Wolfgang Wiedermann, University of Missouri, USA

Hikone Data Science 2020 (HDS2020) co-organized with Akimichi Takemura, Ryo Nishide, and Hiroyasu Matsushima

13-14 November 2021

Invited speakers:
Cesare Alippi, Politecnico di Milano, Italy
Chunchen Liu, Damo academy, Alibaba group, China
Colleen Ruan, NVIDIA, Japan
Daniel Malinsky, Columbia University, USA
Ke Yan, National University of Singapore, Singapore
Matthew J. Holland, Osaka University, Japan
MingMing Gong, The University of Melbourne, Australia
Moritz Marutschke, Ritsumeikan University, Japan
Paskorn Apirukvorapinit, Thai-Nichi Institute of Technology, Thailand
Patrick Bloebaum, Amazon Research Tubingen, Germany
Samuel Wang, University of Chicago’s Booth School of Business, USA

第4回 文理融合探究ワークショップ / 第79回 データサイエンスセミナー

2020年2月17日 15:00-16:30

林 岳彦 (国立環境研究所)
因果推論駅”の奥の方を探訪しながら考える — われわれの諸研究は内的に/外的にどのような繋がりを持っているのか

2回 因果セミナー

2019年121916:10-17:40

山本 倫生 (岡山大学 大学院環境生命科学研究科・理化学研究所革新知能統合研究センター因果推論チーム)
傾向スコアに関する話題

1回 文理融合探究ワークショップ / 第65回 データサイエンスセミナー

20191030日 12:50-14:20

大塚 淳 (京都大学文学研究科哲学専修・理化学研究所革新知能統合研究センター因果推論チーム)
自然種の表現としての数理・因果モデル

58th Data Science Seminar

14:30-16:00 19 June 2016

Ricardo Monti (Gatsby Unit, University College London)
Causal Discovery with General Non-Linear Relationships using Non-Linear ICA

Wenkai Xu (Gatsby Unit, University College London)
Community and Relational Detection via Structured Non-negative Factorisation

第54回データサイエンスセミナー

2019年04月23日12:50-14:20

李 超 (理化学研究所 革新知能統合研究センター)
ベイジアンネットワークの紹介と応用

前田 高志ニコラス (理化学研究所 革新知能統合研究センター)
交通ICカードの人の移動データを用いた都市活動分析

29th Data Science Seminar

13 Sep 2017

Alessio Moneta (Institute of Economics Scuola Superiore Sant’Anna)
Macroeconomic responses to an independent monetary policy shock: a (more) agnostic identification procedure

1st Causality Seminar at Shiga University

4 Jul 2017 13:00-14:30

Patrick Blöbaum (Osaka University & RIKEN AIP Causal Inference Team)
Estimation of Interventional Effects of Features on Prediction

12th Data Science Seminar at Shiga University

19 October 2016

Aapo Hyvärinen (Gatsby Computational Neuroscience Unit, University College London / Department of Computer Science, University of Helsinki)
Unsupervised Feature Extraction by Time-Contrastive Learning and Nonlinear ICA

Interational symposium on incomplete data analysis and causal inference

Session 3: 10:00-12:00 23 September 2013

Ricardo Silva (University College London)
On Factors and Residuals: Searching for Latent Structure at Two Levels of Detail

Aapo Hyvärinen (University of Helsinki)
Determining Causal Direction Between Two Variables Based on non-Gaussianity