核算机科学，尤其是人工智能范畴比较其他学科更注重会议，最新、最重要的作业往往先宣布在相关顶会上。本文介绍了2019年值得重视的20个顶会，包含人工智能、机器学习、核算机视觉、自然语言处理、体系结构等范畴。
近年的 AAAI 会议不乏我国学者的身影，据核算 AAAI 2018 接纳的 910 多篇论文中有1/3以上一作是华人姓名。此外，2019 年 AAAI 程序主席是南京大学周志华教授，另一位程序主席是密歇根大学教授 Pascal Van Hentenryck。
ICLR（International Conference on Learning Representations）虽然是一个很年青的会议，本年举行到第6届，但已经成为深度学习范畴不容忽视的重要会议，甚至有深度学习顶会“无冕之王”之称。ICLR也是世界上开展最快的人工智能会议之一，本年将有4000多名参会者。
ICLR首要宣布深度学习各方面的前沿研讨，包含人工智能、核算学和数据科学以及机器视觉、核算生物学、语音辨认、文本了解、游戏和机器人等重要使用范畴。
COLT全称是核算学习理论年会（Annual Conference on Computational Learning Theory），这是核算学习理论最重要的会议，由ACM每年举行。会议重视学习理论的广泛主题，包含学习算法的规划和剖析、学习的核算和核算复杂性、学习的优化办法、无监督、半监督、在线和自动学习等等。
ICML（世界机器学习会议）是机器学习范畴最具影响力的学术会议之一，始于1980年，由世界机器学习学会（IMLS）每年举行一次。本年ICML会议的大会主席是CMU的Eric Xing教授。
IJCAI（世界人工智能联合会议）是人工智能范畴最首要的综合性学术会议之一，因为范畴热度上涨，从 2016 年起，IJCAI 从本来的每两年举行一次改为每年举行一次，华人在IJCAI的参加度也不断添加，尤其是南京大学的周志华教授将担任 IJCAI-21 的程序主席，成为 IJCAI 史上第一位华人大会程序主席。
2018年，阅历一系列争辩、查询之后，NIPS会议正式改名NeurIPS。
NIPS的全称是神经信息处理体系会议（Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems），始于1987年，是神经核算和机器学习范畴的尖端会议。前期NIPS论文触及的主题规模很广，包含从处理纯工程问题到运用核算机模型了解生物神经体系等等。之后，生物体系和人工体系的研讨发生了分解，近年的 NIPS 会议一向以机器学习、人工智能和核算学的论文为主。NIPS会议固定在每年的 12 月举行, 由 NIPS 基金会主办。
依据 NeurIPS 2018 官方手册，接下来两年的 NeurIPS 都将在加拿大温哥华举行。这意味着自改名之后，加拿大将接连举行三届 NeurIPS大会。
在核算机视觉范畴，CVPR、ICCV和ECCV被称为“三大顶会”。其间ICCV和ECCV每两年举行，下一届ECCV将于2020年在爱丁堡举行。
CVPR（IEEE Computer Vision and Pattern Recognition conference）是是由 IEEE 主办的核算机视觉和模式辨认范畴的尖端会议，始于1983年，每年举行。CVPR除主会外，还包含多个workshop和短期课程，为学生、学术界和工业界研讨人员供给重要的沟通和学习场所。CVPR公布的首要奖项有最佳论文奖、最佳学生论文奖、Longuet-Higgins奖（十年时刻查验奖）和PAMI青年科学家奖。
ACL（The Association for Computational Linguistics）是核算语言学范畴的尖端会议，由由世界核算语言学协会在每年夏天举行。ACL有着悠长的前史，它成立于1962年，开始名为机器翻译和核算语言学协会（AMTCL），在1968年更名为ACL。
MICRO全称微架构世界研讨会（International Symposium on Microarchitecture），是核算机体系结构的闻名会议，重视高档核算和通讯体系立异微架构思维和技能，与 ISCA、HPCA 并排体系结构三大顶会。
ACM SIGKDD 世界会议（简称 KDD）是由 ACM 的常识发现及数据发掘专委会（SIGKDD）主办的数据发掘研讨范畴的尖端年会。KDD 大会触及的议题大多跨学科且使用广泛，招引了来自统 计、机器学习、数据库、万维网、生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社会网络核算、高性能核算以及大数据发掘等很多范畴的专家和学者参会。
SIGGRAPH 是由 ACM SIGGRAPH（美国核算机协会核算机图形专业组）安排的核算机图形学尖端年度会议。第一届 SIGGRAPH 会议于 1974 年举行。
