(1) Principales conferencias sobre aprendizaje automático: NIPS, ICML, UAI, AISTATS (Revistas: Massachusetts JMLR, MIT, MIT Trends, IEEE T-NN)
Visión por computadora y reconocimiento de imágenes: ICCV, CVPR, ECCV (Revistas: IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP)
Inteligencia artificial: IJCAI; , IJCAI (AI Journal)
Además, existen SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW, etc.
En particular, si realiza aprendizaje automático, debe leer detenidamente NIPS e ICML varias veces en los últimos cuatro años; si realiza visión por computadora, debe leer ICCV y CVPR en los últimos cuatro años. Japón e ICML se han traducido varias veces.
(2) Además, la mayoría de los artículos de las principales conferencias se pueden descargar de forma gratuita desde Internet.
(3) Dime cómo te sientes. En los campos de la visión por computadora y la neurociencia computacional, desde la perspectiva de los métodos y modelos, los modelos estadísticos (incluidos los modelos gráficos probabilísticos y la teoría del aprendizaje estadístico) son métodos convencionales y muy influyentes. Hay una tendencia muy obvia: los métodos y modelos importantes aparecen primero en NIPS o ICML, y luego se aplican a CV, IR y MM. Aunque los problemas y aplicaciones específicos también son importantes, también es significativo prestarles más atención y combinarlos. métodos.