研究方向

机器学习-因果关系挖掘 机器学习已经成为了当今最先进的人工智能技术，并在处理不同领域的实际问题上取得了显著的突破，比如计算机视觉，自然语言处理等。然而，目前大部分的机器学习系统的预测方法是不透明的，特别是基于神经网络的深度学习。在这样的情况下，由于缺乏对预测的解释（即哪些关键因素支撑了预测），人们很难理解并相信机器学习算法。另一方面，近年来，学术界和企业对可解释人工智能的研究产生了浓厚的兴趣。大量的研究倾向于基于因果关系挖掘的方法。这为可解释机器学习模型提出了新的挑战：我们该如何挖掘输入与输出之间的因果关系，来找到影响预测的关键因素，从而解释预测。
在这个项目中，我们将开发新的因果关系挖掘算法，应用于最前沿的机器学习算法，自动生成通俗易懂的解释。我们将使用开源代码和开源数据集来完成该课题。该项目适合那些对做工程实践感兴趣的学生。

 

相关学科

计算机科学

 

科研导师

S. O

• 爱尔兰都柏林大学计算机科学博士，爱尔兰都柏林大学硕士毕业；
• 本科毕业于重庆邮电大学软件工程系；
• 现就职于都柏林华为，荣获最佳员工；
• 并获得爱尔兰华为深度学习编程挑战赛一等奖；
• 在AAAI等顶会发表数篇论文；
• 研究领域为推荐系统，深度学习，机器学习，自然语言处理。

科研成果

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目保证为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，保证学生研究内容的差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，保证了推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

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