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Débute 2 July 2025 15:50

Se termine 2 July 2025

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AI TEMPS: ICML 2021-3

Explorez les recherches et développements de pointe en IA présentés à ICML 2021, couvrant les avancées en apprentissage automatique, les méthodologies, et les applications dans le monde réel.
via XuetangX

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Aperçu

Découvrez les derniers développements en intelligence artificielle et apprentissage automatique grâce à cette session enregistrée de la Conférence Internationale sur l'Apprentissage Automatique (ICML) 2021, axée sur des présentations de recherche de pointe et des discussions avec les principaux experts du domaine.

Programme

  • Introduction à ICML 2021
  • Aperçu de la conférence
    Importance d'ICML dans la communauté de l'IA
  • Tendances récentes en apprentissage automatique
  • Points forts des discours principaux
    Domaines de recherche émergents
  • Avancées en apprentissage profond
  • Dernières architectures et modèles
    Améliorations des algorithmes d'apprentissage
  • Apprentissage par renforcement et ses applications
  • Nouvelles techniques en RL
    Études de cas des présentations ICML
  • Éthique et équité dans l'IA
  • Discussions sur le biais et l'équité
    Présentations sur l'IA éthique
  • IA dans la santé et la médecine
  • Révolutions en recherche
    Modèles prédictifs et leur impact
  • IA pour le traitement du langage naturel (NLP)
  • Modèles NLP de pointe
    Applications dans des scénarios réels
  • Apprentissage automatique pour les défis environnementaux et sociétaux
  • Rôle de l'IA dans la durabilité
    Présentations de recherche sur l'impact sociétal
  • Discussions sur l'explicabilité et l'interprétabilité des modèles d'IA
  • Techniques pour mieux comprendre les modèles
    Importance de la transparence des modèles
  • Orientations futures de la recherche en IA
  • Perspectives des experts
    Identification des opportunités de recherche future
  • Conclusion et enseignements clés
  • Résumé des principaux aperçus ICML 2021
    Réflexions finales sur les avancées en IA

Sujets

Science des données