受电子信息学院邀请，加拿大麦吉尔大学数学与统计学系老师Yi Yang，于2020年7月13日至7月20日，在我校“暑期国际学堂”活动中，在线讲授了Introduction to Causal inference/因果推断入门。在线授课期间，助教支元杰老师跟班协助Yi Yang组织参与部分教学活动。

因果推断入门属于机器学习与人工智能领域的学科，用于挖掘隐藏于数据之下的因果关系。该课程是面向研究生或者高年级本科生的高阶课程，主要目的是学习因果推断领域的现代工具，及机器学习领域里的应用。吸引了包括电子信息学院、计算机学院、人文与经法学院等多学院本科生和研究生的参与。Yi Yang老师通过Zoom软件进行在线授课，从实际问题出发，阐述了统计学无法解决的真实案例，激发大家的学习兴趣，然后从基础出发，深刻阐述了解决方法，讲述的内容包括：统计和因果模型、辛普森悖论、图模型及其应用：图模型，d-separation，模型检验及搜索、干预效应等内容。在授课过程中， Yi Yang老师共布置了若干次课间作业及大作业，进行课程考核，加深了同学们的学习成果。

Yi Yang，目前就职于加拿大麦吉尔大学，主要研究领域为统计机器学习与数据挖掘，统计计算，高维统计推断、非参数分类和回归问题、精算统计、商业统计等，曾先主持包括NSERC，FRQNT，MITACS多项基金，参与多项国际课题项目并在著名统计期刊上发表共20篇文章，并开发了多款关于高维统计推断和精算应用的模型及R软件包, 总下载量超过13万。曾担任AAAI Conference on Artificial Intelligence执行委员会成员及多个期刊审稿人。

(电子信息学院  撰稿/支元杰  审核/李春林)