2024全球人工智能会议
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更新时间：2024-06-23 12:22:42 发布时间：24小时内
过去的6月和7月，人工智能和机器人界的国际A类会议几乎已经开完了一大半，我们感叹IJCAI的多样性，也惊叹CVPV中华人青年学者的崛起。但对于这个圈子的人来说，这届刚刚匆匆打马而过，下一届的准备以及论文提交又要开始了。如果今年的辉煌我们没有赶上，那我么可以提前为明年的大会做准备。下面是小编整出了一份20_年重要会议的表单。
人工智能大会：紫色A类、 黑色B类;
机器人大会：绿色。
先来看看明年6、7、8三月有什么重要会议：
A类+B类
会议名称 时间 地点 类型
DARPPA 6月初 未知 (大型人形机器人界的奥林匹克)
ICAPS 6月18-23 美国匹茨堡 (人工智能规划方面最好的会议)
ICML 6月20-22 地点待定 (机器学习重要会议)
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COLT 三天待定 地点待定 (计算学习理论最好会议)
(往年在6月12-7月初波动)
CVPR 7月21-26 夏威夷 (计算机视觉顶级大会)
ACL 7月30-8月4 温哥华 (计算语言学/自然语言处理方面最好的会议)
Robcup 7月(未知) 名古屋 (机器人世界杯)
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SIGIR 8月7-11 东京 (信息检索方面最好的会议)
SKDD 8月14-17 加拿大，哈利法克斯(数据挖掘方面最好的会议)
IJCAI 8月19-25 墨尔本 (国际顶级人工智能联合大会)
明年9、10、11月召开的重要会议：
A类+B类
ECAI 8月29-9月2 20_年不开。
IROS 9月24-28 温哥华 (世界机器人和系统顶尖学术会议)
ICCBR 9月25-26 芝加哥 (Case-Based Reasoning方面最好的会议)
ICCV 10月22-29 意大利威尼斯 (计算机视觉方面最好的会之一， IEEE主办)
ECCV 10月召开 20_年不开。
明年12、1、2月召开的重要会议。
A类+B类
NIPS 12月以后 待定 (神经计算方面最好的会议之一)
AAAI 2月4-9 旧金山 (美国人工智能学会AAAI的年会)
明年3、4、5月召开的重要会议。
A类+B类
AAMAS 5月8-12 圣保罗 (Agent方面最好的会议)
ICRA 5月29-6月3 新加坡 (IEEE世界机器人与自动化大会)
小结：
从上面的总结可以看出，人工智能和机器人领域的国际大会通常在6月底开始掀开帷幕，然后在7、8两个月进入高潮期，如果非要在20_年中的这两个月挑出个空闲点的时间去做点什么事，我们选择这些时间段。
1)如果17年按16年Robcup6月30号-7月4号的时间照旧，7月5号-7月30号相对悠闲。
(PS：要注意Robcup 20_举行的时间和稍微注意COLT 20_举行的时间。)
2)8月最后一个大会IJCAI 25号之后开始举行，相对悠闲。
(选择在25号之前举行基本都触雷了：从8月4号ACL最后一天开始;8月7号-11号马上进入SIGIR大会;8月19-25号进入IJCAI )
A类B类会议划分标准参考
CCF(中国计算机学会推荐) CSDN博主推荐
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尽管距离年底还有段时间，但关于20_年的预测已经成为各大分析机构以及业内人士津津乐道的话题。在Gartner近日发布的《20_十大技术趋势》报告中，人工智能、虚拟现实、区块链等人们在20_年耳熟能详的技术名词无一例外全部入选。
对于人工智能而言，今年至少有两大BUG是难以预测的，一个是英国脱欧的公选，一个是美国大选。两个政治事件中，都有着一定的规律但也有着一定的偶然性，原本想做做样子的英国脱欧最后生生被弄假成真;而特朗普当选美国总统甚至有点“屌丝”逆袭的感觉。
不过这并不妨碍人们对于人工智能的兴趣，美国白宫今年5月就发布了一份题为《准备好人工智能的未来》的报告，报告包括23条正式建议，后来又被业内人士归纳为7点：1、人工智能的应用方式应当对公众有利，2、政府应当拥抱人工智能，3、自动驾驶的汽车和飞机需要得到监管，4、从娃娃抓起，5、用人工智能去补充人力，而不是代替人力，6、消除数据本身的偏见，否则就不要使用这些数据，7、考虑安全性和全球发展。
Gartner甚至认为，20_年人工智能(AI)将成为服务提供商的主要战场，人工智能(AI)和高级机器学习(ML)在接下来很长一段时间内都将发展迅速。除此之外，智能APP和智能产品也将更多涌现。从Gartner的分析报告可以明显看出，它已经将人工智能的发展归结为三个层面：人工智能的基础技术层，人工智能的应用层，人工智能的产品层。因此，对于那些关注人工智能领域创新创业的人来说，也不妨从这几个领域中选一个自己擅长的入手，找到属于自己的那一份市场蛋糕。
就连凯文·凯利(KevinKelly)都说，未来20年最伟大的事情可能还没有出现，但可以预判的是，人工智能将是未来20年内最重要的技术趋势，创业企业的方向应该很明确，那就是将人工智能应用于某个领域。应该说，这是一个值得投入数年甚至数十年去做的事情。
接下来，就让我们看看人工智能的不同层面都蕴含着哪些机会吧!
一、人工智能的基础技术层
在这一层面会涉及到深度学习、神经网络、自然语言处理(NLP)等算法和技术，这些看似晦涩难懂的技术名词应该说是构成人工智能的基础。因为他们不仅牵扯到人工智能系统自身的感知和学习，还牵扯到人机的互动。如果拿互联网时代来类比的化，这就相当于是操作系统的研发。
二、人工智能应用层
这里所说的应用更偏重于人工智能的APP，类似于当下智能手机中的APP，不同的人工智能应用会发挥不同的价值。比如，现在的网聊工具届时可能会变成人机交互的工具或者机器与机器之间的交互工具，或者，那些现在更多由人工操作的应用到时候可以自己做出判断并进行相应的事务处理，比如，在各个细分行业都可以通过人工智能的应用提高人们的工作效率。
三、人工智能产品层
由于人工智能产品可以更加直观地接触到，所以人们对它并不陌生，比如，机器人、无人驾驶汽车、无人机等都可以归到这一层面，其中机器人又分为很多种，比如打扫卫生的机器人、聊天机器人、学习机器人、讲解机器人等等。每一个细分领域，都蕴含着相应的机会。
从目前来看，人工智能的发展还处在初级阶段，但这同时也意味着市场机会巨大：这对于创新创业者来说，有利有弊，他们不得不在投入创新研究时平衡短期和长期的商业回报，毕竟能够耐心坚持等到风口的人毕竟只是少数。
