2026年人工智能、机器学习与深度学习国际会议

2026年人工智能、机器学习与深度学习国际会议（AIMLDL 2026）旨在汇聚全球AI领域的学者与工程师，聚焦机器学习理论突破、深度学习架构创新及跨领域应用实践。会议将探讨生成式模型、强化学习、可解释AI及大规模模型优化等前沿议题，推动算法研究与产业需求深度融合，共同应对人工智能发展的技术挑战与伦理关切，诚邀各界分享最新成果。

会议官网：www.confs-online.com/aimldl

大会时间：2026-05-27

大会地点：南京

截稿日期：2026-05-07

接受/拒稿通知：约投稿后1-2周

会议收录类型：EI; Scopus; IEEE Xplore

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深度神经网络架构设计

生成式模型与扩散模型

强化学习与多智能体系统

迁移学习、领域自适应与小样本学习

图神经网络与知识图谱推理

自监督与对比学习前沿

大规模预训练模型高效训练与微调

模型压缩、剪枝与边缘端部署

可解释性与公平性人工智能

对抗机器学习与鲁棒性增强

联邦学习与隐私保护计算

神经符号学习与混合智能

多模态学习与跨模态生成

机器学习在科学计算中的应用（AI for Science）

时序数据建模与预测

机器学习在计算机视觉、自然语言处理中的创新

类脑计算与神经形态学习

机器学习自动化与元学习