Events | イベント

第xx回 データサイエンスセミナー

2025年1月28日 15:15-16:45

駒谷 和範 (大阪大学 産業科学研究所)
音声対話システムの課題と展望

180th Data Science Seminar

[Cancelled]

14:30-16:00, 20 December 2024

Javen Shi (University of Adelaide)
From Intelligence to Superintelligence: Navigating Change and Shaping the Future with Causal AI

第178回 データサイエンスセミナー

2024年11月19日 15:30-17:00

上村 健人 (富士通研究所)
因果探索による新たな知識発見への取り組み

第171回 データサイエンスセミナー

2024年8月29日 11:00-12:30

杉山 将 (理化学研究所/東京大学)
不完全情報からの機械学習

168th Data Science Seminar

10:00-11:30, 23 July 2024

Marco Scutari (Istituto Dalle Molle di Studi sull’Intelligenza Artificiale)
Causal modelling in space and time

First Seoul-Hikone Joint Seminar on Causal Inference, 13 May 2024

The seminar series page

第160回 データサイエンスセミナー

2024年4月26日 16:10-17:40

池内 崇 (SCREENアドバンストシステムソリューションズ)
統計的因果探索ツール：LiNGAM公式Pythonパッケージ・Causalas

159th Data Science Seminar

16:10-18:00, 24 April 2024

Marvin Lasserre (Inria Centre, Bordeaux University）
Novel learning and inference methods for non-parametric continuous Bayesian networks

154th Data Science Seminar

10:30-12:00, 5 April 2024

Hongjin Ren (Nanjing University of Science and Technology）
Exploring feature fusion methods for enhancing high-dimensional images and videos

第142回 データサイエンスセミナー

2024年1月26日 16:10-17:40

奥野 彰文 (統計数理研究所・理化学研究所 革新知能統合研究センター)
積分型の損失関数を用いたパラメータ推定

第134回 データサイエンスセミナー

2023年11月15日 16:10-17:40

森岡 博史 (理化学研究所 革新知能統合研究センター)
非線形独立成分分析のアイデアと応用

第3回 因果セミナー

2023年11月15日 10:30-12:00

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

2023年11月1日 16:10-17:40

高山 正行 (科学技術・学術政策研究所  (滋賀大学) )
科学技術・イノベーション政策における統計的因果探索の活用

132nd Data Science Seminar

15:30-16:30, 3 August 2023

Bryon Aragam (University of Chicago）
Optimal neighbourhood selection in structural equation models

131st Data Science Seminar

13:00-14:00, 11 July 2023

Adriaan Ludl (University of Bergen）
Causal Inference for Time Series and Population Data

129th Data Science Seminar at Shiga University

12:30-13:30, 7 June 2023

James P. Long (University of Texas MD Anderson Cancer Center）
Causal Discovery and Prediction with Interventional Data: Application to Cell Line Perturbation Experiments

126th Data Science Seminar

14:00-15:00, 17 May 2023

Thomas Trappenberg (Dalhousie University, Canada）
Machine learning, causal reasoning, and human cognition: Where to go from here

第122回 データサイエンスセミナー

2023年3月3日

藤原 大悟 (NTTコミュニケーションズ イノベーションセンター)
非線形性/非定常性を含む工業実データに対する因果探索

121st Data Science Seminar

11:00-12:00, 21 February 2023

Thomas A. W. Bolton (Connectomics Laboratory, Department of Radiology, Centre Hospitalier Universitaire Vaudois, Switzerland）
Novel analytical approaches for functional magnetic resonance imaging: graph signal processing and the arrow-of-time

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

IBIS2021 企画セッション 「因果推論」

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, University of Seoul, 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

第2回 因果セミナー

2019年12月19日 16:10-17:40

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

第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

2019年10月30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