Causality

Vorlesung "Causality"

Aktuelles

Dozent
Prof. Dr. Stefan Harmeling

Modulart
Wahlpflicht- oder Schwerpunktmodul in der Theoretischen Informatik

Studiengang
Master-Studiengang Informatik

Kreditpunkte
5 LP ab PO 2015, alte PO 7,5 LP

Lehrveranstaltungen

• Vorlesung: 2 SWS, Mo. 14:30 - 16:00 Uhr, Hörsaal 5D
• Übung: 2 SWS, Mo. 16:30 - 18:00 Uhr, Hörsaal 5C

Lernergebnisse/Kompetenzen

Studierende sollen nach Absolvierung der Lehrveranstaltung in der Lage sein,

• die Grundlagen der kausalen Inferenz zu beschreiben und anzuwenden.
• die mathematische Beschreibung dieser Grundlagen und verschiedene Algorithmen zu erklären und Sachverhalte darüber zu beweisen.
• die Grundlagen und verschiedene Algorithmen anzuwenden, um selbstständig Problemstellungen der kausalen Inferenz zu bearbeiten.

Inhalte

Dieses Modul vermittelt grundlegendes Wissen zu folgenden Themen:

• Directed acyclic graphs, causal graphs
• Conditional independence
• PC algorithm
• Structural equation models
• Additive noise models
• Interventions
• Counterfactuals
• Markov equivalence
• Faithfulness
• Distinguishing cause and effect

Empfohlene Literatur

Es wird nicht ein bestimmtes Lehrbuch verwendet, jedoch sind folgende Bücher hilfreich:

• Spirtes/Glymour/Scheines, Causation, Prediction, and Search, MIT 2000
• Pearl: Causality, Cambridge 2000

Verwendbarkeit des Moduls

• Wahlpflichtmodul oder Schwerpunktmodul im Master-Studiengang Informatik

Teilnahmevoraussetzungen

Erfolgreicher Abschluss folgender Module:

• "Grundlagen der Softwareentwicklung und Programmierung" (Informatik I)
• "Grundlagen der Technischen Informatik" (Informatik II)
• "Grundlagen der Algorithmen und Datenstrukturen" (Informatik III)
• "Grundlagen der Theoretischen Informatik" (Informatik IV)

Voraussetzungen für die Vergabe von Kreditpunkten

• aktive und erfolgreiche Mitwirkung in den Übungen;
• Prüfung zu Vorlesung und Übungen am Ende des Semesters

Häufigkeit des Angebots, modulare Schiene

I.d.R. jährlich

Modulbeauftragte und hauptamtliche Lehrende

Prof. Dr. Stefan Harmeling

Themen & Folien

Übungen