Objectif et portée

Le

Jurnal Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin (JKBPM) publie des recherches de haute qualité dans les domaines de l'intelligence artificielle (IA) et de l'Apprentissage automatique (ML). La revue vise à favoriser les progrès académiques et scientifiques en fournissant une plate-forme de diffusion d'idées innovantes, de méthodes informatiques et de découvertes empiriques sur un large éventail de sujets liés à l'IA, au ML et à leurs applications pratiques dans diverses industries. La portée comprend, sans toutefois s'y limiter, les domaines suivants :

1. Intelligence artificielle (IA)

  • Systèmes basés sur la connaissance

  • Mécanismes de raisonnement et d'inférence

  • Agents intelligents et systèmes multi-agents

  • Optimisation, heuristiques et métaheuristiques de l'IA

  • Informatique cognitive et adaptative

2. Apprentissage automatique (ML)

  • Apprentissage supervisé, non supervisé et semi-supervisé

  • Apprentissage par renforcement et apprentissage par renforcement profond

  • Techniques d'apprentissage d'ensemble

  • Ingénierie des fonctionnalités et réduction de la dimensionnalité

  • Évaluation, validation et mesures de performances du modèle

3. Apprentissage profond

  • Architectures de réseaux neuronaux

  • Réseaux de neurones convolutifs (CNN)

  • Réseaux de neurones récurrents (RNN), LSTM, GRU

  • Modèles génératifs (GAN, VAE)

  • Transférer l'apprentissage et les modèles pré-entraînés

4. Traitement du langage naturel (NLP)

  • Exploration de texte et analyse des sentiments

  • Traduction automatique

  • Extraction et récupération d'informations

  • Compréhension de la parole et du langage

  • Grands modèles linguistiques (LLM) et systèmes de chatbot

5. Vision par ordinateur

  • Traitement d'images et reconnaissance de formes

  • Détection, suivi et classification d'objets

  • Analyse vidéo

  • Technologies de reconnaissance faciale

  • Systèmes autonomes basés sur la vision

6. Robotique et systèmes intelligents

  • Robots autonomes et intelligents

  • Environnements intelligents basés sur l'IoT

  • Interaction homme-robot

  • Algorithmes de planification et de contrôle des mouvements

7. Science des données et analyse du Big Data

  • Modélisation prédictive

  • Méthodes d'exploration de données

  • Archites de traitement du Big Data

  • Systèmes d'aide à la décision basés sur l'IA

8. IA appliquée et implémentations industrielles

  • Applications d'IA dans les domaines de la santé, de la finance, des affaires, de l'éducation, de l'agriculture, de l'industrie manufacturière et des villes intelligentes

  • L'intelligence informatique pour résoudre des problèmes du monde réel

  • IA explicable (XAI), éthique, transparence et gouvernance de l'IA

  • Pratiques d'IA responsables et durables