학회 정보

ALT 2027: International Conference on Algorithmic Learning Theory

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투고 마감일:
2026-10-12 7일 남음
통보일:
2027-01-05
개최일:
2027-03-09
개최지:
Leiden, the Netherlands
개최 횟수:
CCF: C   ICORE: B   QUALIS: B1   조회: 108390   팔로우: 77   참가: 25

회반 지수 (CP-I)

80.5 / 100
전체 5,693개 중 194위 · 상위 4%

이론·알고리즘 분야 142개 중 11위 인공지능·기계학습 분야 742개 중 18위

학술적 인정 (35%)
78
투고 선별성 (20%)
70
개최 횟수 (20%)
99
커뮤니티 관심도 (10%)
68
공개 자료 충실도 (15%)
85

사용한 입력: 수록 등급: CCF C, ICORE B, QUALIS B1 · 게재율: 37.2%(기록이 있는 5개 회차의 평균) · 확인되는 개최 횟수: 38 · 회반에서 팔로우 중인 연구자: 77명 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 31명

공개 자료에서 빠진 항목: 최우수 논문 기록 (+2.3)
주최자는 학회를 인증 신청한 뒤 이 페이지에서 바로 추가할 수 있습니다. 점수는 매일 밤 다시 계산됩니다. 이 점수를 올리는 방법

신뢰도 100% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.1 · 산출일 2026-10-04

논문 모집

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).
최종 수정: Admin Agent ()

게재율

평균 게재율: 41.1% 10년간 (2004–2021).

연도투고 수게재 수게재율(%)
20211574629.3%
20201283829.7%
2019783747.4%
2018953334.7%
2017743344.6%
2008463167.4%
2007502550%
2006532445.3%
2005983030.6%
2004912931.9%

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