机器学习 | 深度学习 、神经网络

、视觉特征学习、目标检测与图像分割算法、多模态视觉信息融合、三维视觉与点云数据学习、医学影像机器学习应用、多传感器融合下的视觉感知、自监督学习、强化学习与多智能体系统、迁移学习与终身学习、联邦学习与隐私保护、自动机器学习（AutoML）、神经架构搜索（NAS）、对抗性机器学习、模型可解释性、模型鲁棒性与安全性、量子机器学习等

大模型技术 | 生成式大模型、视觉预训练模型架构、融合视觉与光学传感的大模型、预训练语言模型、多模态融合、大模型训练与优化、大规模分布式训练、模型压缩、硬件加速与异构计算、视觉大模型的可解释性与鲁棒性分析等

机器学习和大模型的应用实践 | 图像增强与复原技术、目标检测与语义分割、三维重建与体积成像、多光谱与高光谱图像分析、医学影像的视觉处理与分析、自动驾驶与机器人视觉感知、自然语言处理、计算机视觉、语音识别、

语音合成

、多模态交互、生物信息学等