2026年人工智能算法、深度学习与数据科学国际会议

2026年人工智能算法、深度学习与数据科学国际会议（AIADLDS 2026）旨在汇聚全球人工智能、深度学习与数据科学领域的专家学者，聚焦算法创新、模型架构优化及数据驱动决策等前沿议题。会议将探讨生成式模型、强化学习、可解释AI及大规模数据处理技术，推动理论突破与产业应用深度融合，共筑智能、高效、可信的数据科学新生态。

会议官网：www.confs-online.com/aiadlds

大会时间：2026-11-04

大会地点：南昌

截稿日期：2026-10-15

接受/拒稿通知：约投稿后1-2周

会议收录类型：EI; Scopus; IEEE Xplore

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（主题包括但不限于）

新型深度学习架构与算法

生成式模型（扩散、GAN、流模型）

强化学习与多智能体系统

自监督与对比学习

迁移学习与领域自适应

图神经网络与知识图谱

大规模预训练模型与微调

模型压缩、剪枝与边缘部署

可解释性与公平性AI

联邦学习与隐私保护

多模态学习与跨模态生成

时间序列分析与预测

数据挖掘与特征工程

大数据分析与分布式计算

异常检测与鲁棒性学习

AI在科学计算中的应用

计算机视觉与图像处理

自然语言处理与理解

推荐系统与用户建模

自动化机器学习（AutoML）

元学习与小样本学习

AI伦理、安全与治理

量子机器学习

边缘智能与嵌入式AI