Del 13 al 19 de julio de 2025 se realizará la 42ª Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático (ICML 2025) en el Centro de Convenciones Vancouver, Canadá.
El ICML (International Conference on Machine Learning) es una de las conferencias de inteligencia artificial de más rápido crecimiento a nivel mundial. Cada año, presenta y publica investigaciones de vanguardia sobre todos los aspectos del aprendizaje automático, incluyendo su aplicación en áreas como la inteligencia artificial, la estadística, la ciencia de datos, la visión por computadora, la biología computacional, el reconocimiento de voz y la robótica. Reúne a una comunidad diversa de especialistas, que abarca desde investigadores académicos e industriales hasta ingenieros, emprendedores, estudiantes de posgrado y postdoctorado.
En esta edición, Vía Libre estará presente de manera virtual en ICML 2025 a través de la participación de Luciana Benotti, quien forma parte del comité organizador como Social Chair. Este rol impulsa la creación de espacios sociales. La misión de estas actividades es generar oportunidades para que las personas asistentes puedan conocerse, intercambiar experiencias valiosas, compartir conocimientos, opciones de carrera y otros intereses diversos, además de las presentaciones de investigación. Los socials son encuentros presenciales liderados por participantes y centrados en distintas temáticas, que van desde áreas específicas de investigación, intercambio de habilidades o reuniones de grupos de afinidad, hasta actividades sociales e intelectuales orientadas a la construcción de vínculos en un ambiente distendido. Además, ICML ofrece sesiones de mentoría, donde integrantes con experiencia en el ámbito académico o industrial brindan orientación sobre carreras científicas y comparten recomendaciones con personas en etapas iniciales de sus trayectorias. Todas estas instancias tienen como objetivo fomentar una participación más diversa e inclusiva, contribuyendo al desarrollo de una comunidad que crece cada año y se reúne en torno a los desafíos y avances del aprendizaje automático.
