第36届算法学习理论国际会议（ALT 2025）ICFP

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检索类型		邮箱	alt2025pc@gmail.com
会议状态	会议结束	网站	https://algorithmiclearningtheory.org/alt2025/
主办单位	Politecnico di Milano

会议邮箱	alt2025pc@gmail.com
会议状态	会议结束
会议形式	线下会议
网址	https://algorithmiclearningtheory.org/alt2025/
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会议简介重要信息征稿主题主讲嘉宾会议投稿联系方式

会议简介 Brief Introduction01

ALT 2025，即第 36 届国际算法学习理论大会（Algorithmic Learning Theory Conference），将于 2025 年 2 月 24–27 日在意大利米兰的 Politecnico di Milano 举办。该会议专注于算法学习理论的核心主题，涵盖学习算法设计与分析、统计与计算学习理论、在线学习、优化方法、无监督/半监督/主动学习、强化学习、隐私保护、鲁棒性与对抗学习、深度学习、博弈与分布式学习等

重要信息 Highlights02

1、组委会

项目委员会主席：
Gautam Kamath（滑铁卢大学）
Po-Ling Loh（剑桥大学）
当地主席：
Giulia Clerici (ELLIS Unit Milan)
Matteo Papini (Politecnico di Milano)
赞助主席：
Tom Cesari（渥太华大学）
SafeToC 首席倡导者：
Gergely Neu（庞培法布拉大学）
高级项目委员会：
Aaditya Ramdas
Aditya Bhaskara
Akshay Krishnamurthy
Aleksandrs Slivkins
Ananda Theertha Suresh
Anastasios Kyrillidis

征稿主题 Call for Paper03

学习算法的设计和分析。
统计和计算学习理论。
在线学习算法和理论。
学习的优化方法。
无监督、半监督和主动学习。
交互式学习、规划与控制、强化学习。
隐私保护数据分析。
学习时要考虑额外的社会和战略因素：例如公平、经济。
学习算法对对抗代理的鲁棒性。
人工神经网络，包括深度学习。
高维和非参数统计。
自适应数据分析和选择性推理。
使用代数或组合结构进行学习。
学习中的贝叶斯方法。
在分布式和流式环境中学习。
博弈论与学习。
从复杂数据中学习：例如网络、时间序列。

主讲嘉宾 Keynote speaker 04

马西米利亚诺·庞蒂尔 · 意大利理工学院和伦敦大学学院
Massimiliano Pontil 是意大利理工学院的高级研究员，领导 CSML 研究部门，并担任热那亚 ELLIS 部门的联合主任。他还是伦敦大学学院的教授和伦敦大学学院人工智能中心的成员。他活跃于机器学习领域超过二十五年，致力于理论和算法研究，涉及核方法、学习动态系统、元学习、多任务和迁移学习、稀疏估计以及统计学习理论等领域。
尼基塔·日沃托夫斯基 · 加州大学伯克利分校
Nikita Zhivotovskiy 是加州大学伯克利分校统计学系的助理教授。他曾在苏黎世联邦理工学院数学系担任博士后，导师是 Afonso Bandeira；此外，他还曾在苏黎世谷歌研究院担任博士后，导师是 Olivier Bousquet。他还曾在以色列理工学院数学系工作，导师是 Shahar Mendelson。Nikita 的论文是在莫斯科物理技术学院 Vladimir Spokoiny 和 Konstantin Vorontsov 的指导下完成的。
克莱尔·韦尔纳德 · 图宾根大学
Claire 是图宾根大学科学机器学习卓越集群的“组长”（相当于助理教授）。她于 2022 年荣获人工智能倡议下的艾美·诺特奖。她的研究方向为序贯决策。主要涉及老虎机问题和理论强化学习，但她的研究兴趣也延伸到学习理论和原则性学习算法。她的目标是为理解和开发交互式自适应学习系统做出贡献。2018 年 11 月至 2022 年 12 月期间，她在英国伦敦 DeepMind 的基础团队担任研究科学家，由 Csaba Szepesvari 教授领导。2018 年，她在德国马格德堡大学与 Alexandra Carpentier 教授一起做博士后研究，同时在柏林亚马逊兼职担任应用科学家。2017 年 10 月，她在巴黎高科电信学院 Olivier Cappé 教授指导下获得博士学位。
波阿斯·巴拉克 · 哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院
Boaz Barak 是哈佛大学约翰·A·保尔森工程与应用科学学院的 Gordon McKay 计算机科学教授。此前，他曾担任微软新英格兰研究院的首席研究员，再之前担任普林斯顿大学终身副教授。Barak 的研究兴趣包括理论计算机科学和机器学习的基础。Barak 获得过无数奖项和奖学金，包括 ACM 论文奖、《外交政策》杂志评选的 100 位全球领先思想家、帕卡德奖学金和斯隆奖学金。他还被选为西蒙斯研究员和 ACM 会士。Barak 是《Quanta》杂志和西蒙斯计算理论研究所的科学顾问委员会成员。他还是 AddisCoder 的董事会成员，AddisCoder 是一个非盈利组织，旨在向埃塞俄比亚和牙买加的高中生教授算法和编码。Barak 与 Sanjeev Arora 共同编写了教科书《计算复杂性：一种现代方法》。