ECML PKDD 2026
Das Lamarr-Institut ist Sponsor und Teilnehmer der diesjährigen Europäischen Konferenz für Maschinelles Lernen und Prinzipien und Praxis der Wissensgewinnung aus Datenbanken (ECML PKDD). Als Europas führende Konferenz für maschinelles Lernen und Data Mining bringt die ECML PKDD ein internationales Publikum zusammen, um die neuesten Durchbrüche in den Bereichen KI, Datenwissenschaft und theoretisches maschinelles Lernen zu erörtern. Das Programm umfasst begutachtete Forschungsvorträge, eingeladene Keynote-Vorträge, eine Vielzahl von Workshops, Tutorials, Postersessions und spezielle Themenbereiche wie angewandte Datenwissenschaft, Industrie und Demos, einen Discovery-Wettbewerb sowie ein Doktorandenforum.
Schwerpunktthemen und Fokusbereiche
- Fortschritte in der Theorie und den Algorithmen des maschinellen Lernens: Deep Learning, probabilistische Modellierung, Reinforcement Learning und AutoML.
- Wissensgewinnung und Data Mining: Mustererkennung, Graphenanalyse und groß angelegte Datenverarbeitung.
- Vertrauenswürdige und verantwortungsvolle KI: Fairness, Interpretierbarkeit, Datenschutz und Robustheit.
- Angewandte Datenwissenschaft: Fachspezifische Anwendungen in Industrie, Gesundheitswesen, Nachhaltigkeit und Naturwissenschaften.
- Neue Forschungsfelder: Foundation Models, generative KI und multimodales Lernen.
Vernetzen mit dem Lamarr-Team
Forschende des Lamarr-Instituts werden an der Veranstaltung teilnehmen und ihre neuesten Forschungsergebnisse in den Postersessions präsentieren. Wir laden Forschende aller Fachrichtungen ein, unseren Messestand zu besuchen, um innovative Ideen zu diskutieren, sich über unsere laufenden Projekte zu informieren oder Fragen zu unserer Arbeit zu stellen. Wenn Sie an der Konferenz teilnehmen, empfehlen wir Ihnen, am Stand des Lamarr-Instituts vorbeizuschauen, um uns kennenzulernen, Ideen auszutauschen und Möglichkeiten der Zusammenarbeit zu erkunden.
Details
Datum
7. - 11. September 2026
Ort
University of Naples Federico II, Department of Electrical Engineering and Information Technology
Via Claudio 21
80125 Naples
Italy
Themen
Hybrides ML , Ressourcenbewusstes ML, Vertrauenwürdige KI, Menschenzentrierte KI-Systeme, Physik, Life Sciences & Health, Allgemein, Wissenschaft