C4AI - Perspectives in AI Seminar: Causal Reasoning - Dr. Alessandro Antonucci - 26/07/2023 16h (Brasil)

[C4AI USP]

Colegas, pesquisadores(as) e alunos(as) da área de Inteligência Artificial e do C4AI:
> Favor distribuir este anúncio aos possíveis interessados. 

C4AI OnLine Seminar announcement and infos below (Seminar and Infos below in English):
https://c4ai.inova.usp.br/c4ai-seminar-perspectives-in-ai-prof-dr-alessandro-antonucci-july-26th-2023-16h-brazil-time/

O Centro de I.A. da USP (C4AI) está organizando mais um "C4AI Perspectives in AI Seminar".
O seminário é aberto/gratuito/híbrido(online/presencial no C4AI Inova-USP) 

e será nesta próxima quarta-feira 26/07/23 às 16h-17h30 BRT (Hora do Brazil - BRT) e 2pm ? 3pm EST.
Apresentado pelo Prof. Dr. Alessandro Antonucci - Swiss AI Center IDSIA (Senior Lecturer-Researcher
at IDSIA - DTI - SUPSI / USI Swiss), Imprecise Probability Group Member and Elsevier IJAR Area Editor (Intl. Journal Approximate Reasoning).

Título: "Bounding Counterfactual Queries in Causal Reasoning" (Seminar in English - Theme: AI, ML, Approximate Reasoning, Causal Models)

Abstract: We assume to be given structural equations over discrete variables inducing a directed acyclic graph, namely, a structural causal model, together with data about its internal nodes. The first question we want to answer is how we can compute bounds for partially identifiable counterfactual queries from such input. We start by giving a map from structural causal models to credal networks. This allows us to compute exact counterfactual bounds via algorithms for credal nets on a subclass of structural causal models. We target approximate bounds via a causal EM scheme. We also point out what is a neglected limitation to the trending idea that counterfactual bounds can be computed without knowledge of the structural equations. We show how our approach can address the general case of multiple datasets, no matter whether interventional or observational, biased or unbiased, by remapping it into the former one via graphical transformations. We also present an actual case study on palliative care to show how our algorithms can readily be used for practical purposes.
Presented by Prof. Dr. Alessandro Antonucci- https://www.alessandroantonucci.me/

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O seminário será transmitido de forma ABERTA, LIVRE/GRATUITA e ONLINE pelo
youtube no Canal @C4AIUSP !
Transmissão remota e aberta pelo link do youtube:
https://www.youtube.com/watch?v=jColQnMTEhw

Detalhes sobre o seminário na descrição da transmissão do Youtube ou no
link abaixo:
https://c4ai.inova.usp.br/c4ai-seminar-perspectives-in-ai-prof-dr-alessandro-antonucci-july-26th-2023-16h-brazil-time/

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#C4AI #Artificialintelligence #AIResearch #MachineLearning #CausalModels

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