La Conférence internationale sur l’apprentissage automatique (ICML) de cette année se tiendra à Vienne, en Autriche, du 21 au 27 juillet 2024. Le programme inclut six conférences invitées, des présentations orales et par affiches, des événements d’affinité, des tutoriels et des ateliers.
Conférences invitées
- Soumith Chintala – Titre à confirmer
- Lucie Magis-Weinberg – Les effets de la technologie numérique sur le développement des jeunes dans les pays à revenu faible et intermédiaire
- Vukosi Marivate – Gondzo – Tracer la voie pour les langues africaines à faibles ressources : une approche multiforme de la recherche et du développement
- Javier Duarte – Titre à confirmer
- Chelsea Finn – Titre à confirmer
- Lucilla Shioli – Titre à confirmer
Événements d’affinité
Trois ateliers de groupes affinitaires sont prévus cette année :
Tutoriels
Les tutoriels auront lieu le lundi 22 juillet. Il y en a 12 au choix cette année. Les liens vers les pages de l’événement seront inclus lorsqu’ils seront disponibles.
Ateliers
Les ateliers se dérouleront les vendredi 26 et samedi 27 juillet.
- Modèles de rétroaction humaine pour l’alignement de l’IA
- Nouvelle génération de sécurité de l’IA
- Inférence probabiliste structurée et modélisation générative
- Apprentissage automatique pour la modélisation du système terrestre : accélérer les voies vers l’impact
- Atelier IA pour les mathématiques
- Différenciable presque tout : relaxations, algorithmes, opérateurs et simulateurs différenciables
- Atelier ICML 2024 sur les modèles de fondations dans la nature
- ML pour la science de la vie et des matériaux : de la théorie aux applications industrielles
- Le modèle de base multimodal rencontre l’IA incorporée (MFM-EAI)
- Nouvelle génération d’architectures de modélisation de séquence
- Aligner les expérimentateurs et les théoriciens de l’apprentissage par renforcement
- ES-FoMo II : 2e atelier sur les systèmes efficaces pour les modèles de fondations
- Modèles de fondation à contexte long
- L’IA pour la science : mise à l’échelle de l’IA pour la découverte scientifique
- Atelier sur la dynamique d’apprentissage en grande dimension : l’émergence de la structure et du raisonnement
- Fondements de l’apprentissage par renforcement et du contrôle : connexions et perspectives
- Modèles de base multimodaux et agents d’IA (TiFA) dignes de confiance
- Atelier sur l’interprétabilité mécanistique
- Atelier sur les fondements théoriques des modèles de fondations (TF2M)
- 2ème Atelier sur l’IA générative et le droit (GenLaw ’24)
- Apprentissage par renforcement automatisé : exploration du méta-apprentissage, de l’AutoML et des LLM
- Data-centric Machine Learning Research (DMLR): Datasets for Foundation Models
- 1er atelier ICML sur l’apprentissage en contexte (ICL @ ICML 2024)
- Atelier sur les marchés agents
- Texte, caméra, action ! Frontières de la génération vidéo contrôlable
- Modèles de base accessibles et efficaces pour la découverte biologique
- Humains, prise de décision algorithmique et société : modélisation des interactions et de l’impact
- 2e atelier sur l’avancement de la formation sur les réseaux neuronaux : efficacité informatique, évolutivité et optimisation des ressources (WANT@ICML 2024)
- Apprentissage des représentations fondé sur la géométrie et modélisation générative
Pour plus d’informations sur la conférence, cliquez ici.
Mots clés: ICML, ICML2024, lecture rapide
Lucy Smith, rédactrice en chef d’AIhub.
