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# System prepended metadata

title: Causality for Helmholtz AI Consultants

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# Causality for Helmholtz AI Consultants

- PS: Viele Consultants muessen nach Lieferung eines Modells das Warum erklaeren - explainability/interpretability
    - Problem: Interpretability Methoden versuchen Kausilität in eine Vorhersage aus Korrelationen zu suggerieren
    - Consultants haben Neugier zu möglichen Methoden und möglichen Datensätzen

Teilnehmer:
- consultants und scientists aus Helmholtz AI
- munich school for data science?
- for first iteration: 10-20 participants
    - massive Schule mit 20+ lerner ist logistisch anspruchsvoll
    - 10-20 Lerner an einem Tag hat Vorteil, dass Kalender von Lernern+Instruktor nicht zu sehr belastet wird
- Vorerfahrungen:
    - Eher Naturwissenschaftler
    - eher weniger mit formeller Statistik+ML-Erfahrung
    - ggf. pre-workshop survey -> event-management-Platform unterstützt das
        - LR: überlegt sich 1-2 Fragen für so einen Survey
- LR: Material aktuell fokussiert auf e-commerce
    - NK: e-commerce vllt. nett, da es unbekanntes Land für alle Teilnehmer
    - NK: Wissenschaftler haben Tendenz Kausalität mit ODEs et al zu verwechseln (naturwissenschaftliche kausalitaet)
- LR: Kausalität ist orthogonal zu IML-Methoden

Logistik:
- Datum: 6. Mai
- PS: mache Webseite für Workshop
- PS: Teilnehmerzahl für mich an Zahl der Helfer gebunden
    - NK: 15 Leute reicht, damit muss nur NK+LR beitragen
- Tageszeit/Lehrvolumen 
    - LR: 3h Lehre + 1h Übung
    - NK: 0.5-1h Vortrag in aktuelle Forschung
    - PS: .5-1.5h bring-your-own-data
- Agenda: :clock1: 
    1. 10-11.30 1.5h Was ist Kausalität?
    2. 11.30-12.00 30min Bring-your-own-data
    3. 12.00-13.00 1h Standardmethoden
    4. 13.00-14.00 1h LUNCH
    5. 14-15 1h Exercises (auf sauberen Daten)
    6. 15-15.30 0.5h Wrap up & Musterloesung
    7. 15-16 1h Discussion oder Bring-your-own-data (je nach Nachfrage)
    8. 16-16.30 0.5h Aktuelle Forschung
    
- Bezahlung: Fokus auf PR und Verbindung zu Helmholtz AI
- Feedback: 
    - Carpentries bietet template survey an https://docs.google.com/forms/d/1OGCQBotD2nOJkc7KpFZLhFfb3EBcxEDwHz_3p48qz3U/template/preview
    - gezielte Fragen zu Inhalt?
        - NK: gern, um Verbesserung anzustreben
- PS macht Webseite:
    - LR: schreibt Abstract in dieses Markdown!
    - PS: sobald sign-off zu Kurs-Landing-Page, wird Registrierung geöffnet und PR-Aktion beginnt
    - workshop website at https://hifis-events.hzdr.de/e/causalintro2021

## Abstract
This workshop aims to give a broad introduction to causal inference as an “old” problem now being enriched by machine learning.

We will cover a lot of ground, from Causality as a framework to learning causal effects from observational data, experiments, and causal structure learning. We will provide hands-on exercises with e-commerce data, and will discuss modern ideas such as Orthogonal ML and heterogeneous treatment effects. 

The goal of this day is to appreciate questions of causality in data science, to recognize them when you see them, to gain some hands-on experience, and to provide easily approachable navigation for further literature.

Finally, we will provide a brief glimpse into ongoing research on cause-effect estimation from observational data.


