主要观点总结
本课程是关于社会科学中因果推断方法的专题课程，内容包括机器学习算法在经管领域的应用，包括反事实构造、非结构化数据提取、异质性处理效应、社会网络分析与大语言模型技术等方面。课程时间为2024年8月2日至13日，共四天，每天具体安排包括理论讲解、案例分析以及应用实践。主讲教师为吕斌博士，具有深厚的因果推断和机器学习技术背景。课程详细时间和地点已经明确，并提供了报名和缴费的详细信息。
关键观点总结
关键观点1: 课程内容
课程系统介绍机器学习算法在经管领域的应用，包括反事实构造、非结构化数据提取、异质性处理效应等前沿应用专题。通过理论结合实例方式，讲解机器学习因果推断的研究思路、模型及算法技术。
关键观点2: 课程时间
课程时间为2024年8月2日至13日，为期四天，每天具体安排包括多个专题的理论讲解和案例分析。
关键观点3: 主讲教师介绍
吕斌博士作为主讲教师，具有扎实的因果推断和机器学习技术，曾发表多篇研究成果于中英文学术期刊，并多次讲授因果推断与前沿机器学习方法，受到广泛好评。
关键观点4: 报名与缴费信息
报名时需要填写完整的《报名回执表》，并缴纳相应的课程费用。课程费用为3600元/人，早报名可享受优惠。缴费方式包括支付宝、对公转账等方式。
关键观点5: 会议时间与地点
会议时间为2024年8月10日至13日，地点在国家食品质量监督检验中心（北京市朝阳区酒仙桥中路24号院6号楼2层）。
文章预览
“社会科学中因果推断方法”课程 （时间：2024年8月2日~13日） course 3 课程（二） 1 课程介绍 本课程系统介绍机器学习算法在经管领域的应用，包括机器学习构造反事实、非结构化数据提取构造指标、广义随机森林探索异质性处理效应、机器学习与社会网络分析结合前沿、大语言模型技术在会计金融领域的实质应用。通过理论结合实例方式，讲解机器学习因果推断的研究思路、模型及算法技术。在此基础上，进一步介绍机器学习因果推断的进阶专题，梳理机器学习在经济、金融领域的现有研究和潜在研究方向。 2 课程安排 课程时间：8月10日-13日 日期 上午 下午 Day1 机器学习与因果推断前沿应用专题一：如何利用机器学习算法构造反事实以进行因果推断 理论：反事实框架、机器学习合成控制法、调参过程、安慰剂检验 案例：大小城市合并与行政边
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