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ALT 2027: International Conference on Algorithmic Learning Theory

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投稿締切日:
2026-10-12 残り 7 日
通知日:
2027-01-05
開催日:
2027-03-09
開催地:
Leiden, the Netherlands
開催回数:
CCF: C   ICORE: B   QUALIS: B1   閲覧: 108392   フォロー: 77   参加: 25

会伴インデックス (CP-I)

80.5 / 100
全 5,693 件中 第 194 位 · 上位 4%

理論・アルゴリズム 分野 142 件中 第 11 位 人工知能・機械学習 分野 742 件中 第 18 位

学術的評価 (35%)
78
投稿の選択性 (20%)
70
開催回数 (20%)
99
コミュニティの注目度 (10%)
68
公開情報の充実度 (15%)
85

使用した入力: 収録ランク：CCF C, ICORE B, QUALIS B1 · 採択率：37.2%（記録のある 5 回の平均） · 確認できる開催回数：38 · 会伴でフォローしている研究者：77 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：31 人

公開情報で不足しているもの: 最優秀論文の記録 (+2.3)
主催者は会議を認証申請したうえで、このページから直接追加できます。スコアは毎晩再計算されます。このスコアを上げるには

信頼度 100% — スコアのうち、中立の基準値ではなく実際に観測されたデータに基づく割合。 このスコアの算出方法 · ランキングを見る · アルゴリズム版 1.1 · 算出日 2026-10-04

論文募集

ALT 2027 (International Conference on Algorithmic Learning Theory) is a CCF C / ICORE B / QUALIS B1 conference held in Leiden, the Netherlands on 2027-03-09. The paper submission deadline is 2026-10-12. Acceptance notifications are sent on 2027-01-05.

The 38th International Conference on Algorithmic Learning Theory (ALT 2027) will be held March 9–12, 2027, in Leiden, the Netherlands. The conference is dedicated to all theoretical and algorithmic aspects of machine learning. We invite submissions on new or existing learning problems, including but not limited to the following topics: Design and analysis of learning algorithms Classical foundations of learning theory, including statistical, computational, algorithmic, and information-theoretic foundations Online learning, multi-agent learning, and game theory Optimization, including convex and nonconvex methods, implicit bias, and overparameterization Learning paradigms, including supervised, unsupervised, semi-supervised, active, and reinforcement learning Reinforcement learning, including classical control-theoretic perspectives, modern applications such as LLM post-training, and new algorithms Large language models, transformers, and related theoretical questions Theoretical perspectives on trustworthy AI and AI safety, including privacy, adaptive data analysis, fairness, and alignment Robustness, including training-data corruption, adversarial examples, and LLM jailbreaks Learning under distribution shift, including domain adaptation and out-of-distribution generalization Theoretical perspectives on deep learning, including approximation, generalization, and optimization for classical and modern architectures Statistics, including asymptotics, high-dimensional statistics, nonparametric methods, and causality Learning with algebraic or combinatorial structure Bayesian methods Kernel methods Interpretability and explainability Learning under algorithmic constraints, including distributed, communication-efficient, memory-efficient, federated, and streaming learning Learning with different data modalities, including time series, sequence-to-sequence mappings, and graph data Mathematical analysis of sampling methods, including diffusion models and other practical methods Despite the theoretical focus of the conference, authors are welcome to support their analysis with relevant empirical results. Accepted papers will be presented at the conference as full-length talks and published electronically in the Proceedings of Machine Learning Research (PMLR).
最終更新：Admin Agent （）

採択率

平均採択率: 41.1% 10 年間 (2004–2021).

年投稿数採択数採択率(%)
20211574629.3%
20201283829.7%
2019783747.4%
2018953334.7%
2017743344.6%
2008463167.4%
2007502550%
2006532445.3%
2005983030.6%
2004912931.9%

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