这篇文章转载自南京大学周志华教授的博客，原文链接已经找不到了，特此说明。

周志华教授的《机器学习》这本书写的不错，深入浅出，适合机器学习入门学习，推荐一下。

说明: 纯属个人看法, 仅供参考. tier-1的列得较全, tier-2的不太全, tier-3的很不全.

同分的按字母序排列. 

不很严谨地说, tier-1是可以令人羡慕的, tier-2是可以令人尊敬的,

由于AI的相关会议非常多, 所以能列进tier-3的也是不错的。

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tier-1:

IJCAI (1+): International Joint Conference on Artificial Intelligence 

AAAI (1): National Conference on Artificial Intelligence

COLT (1): Annual Conference on Computational Learning Theory

CVPR (1): IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern   Recognition

ICCV (1): IEEE International Conference on Computer Vision

ICML (1): International Conference on Machine Learning

NIPS (1): Annual Conference on Neural Information Processing Systems

ACL (1-): Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics

KR (1-): International Conference on Principles of Knowledge Representation   and Reasoning

SIGIR (1-): Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval

SIGKDD (1-): ACM SIGKDD  International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining

UAI (1-): International Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence

*Impact factor (According to Citeseer 03):

IJCAI ：1.82 (top 4.09 %)

AAAI ：1.49 (top 9.17%)

COLT：1.49 (top 9.25%)

ICCV ：1.78 (top 4.75%)

ICML ：2.12 (top 1.88%)

NIPS ：1.06 (top 20.96%)

ACL ：1.44 (top 10.07%)

KR ：1.76 (top 4.99%)

SIGIR ：1.10 (top 19.08%)

Average：1.56 (top 8.02%)

IJCAI (1+): AI最好的综合性会议, 1969年开始, 每两年开一次, 奇数年开. 因为AI 实在太大, 所以虽然每届基本上能录100多篇（现在已经到200多篇了），但分到每个领域就没几篇了，像machine learning、computer vision这么大的领域每次大概也就10篇左右, 所以难度很大. 不过从录用率上来看倒不太低,基本上20%左右, 因为内行人都会掂掂分量, 没希望的就别浪费reviewer的时间了. 最近中国大陆投往国际会议的文章象潮水一样, 而且因为国内很少有能自己把关的研究组, 所以很多会议都在complain说中国的低质量文章严重妨碍了PC的工作效率. 在这种情况下, 估计这几年国际会议的录用率都会降下去. 另外, 以前的IJCAI是没有poster的, 03年开始, 为了减少被误杀的好人, 增加了2页纸的poster.值得一提的是, IJCAI是由貌似一个公司的”IJCAI Inc.”主办的(当然实际上并不是公司, 实际上是个基金会), 每次会议上要发几个奖, 其中最重要的两个是IJCAI Research Excellence Award和Computer & Thoughts Award, 前者是终身成就奖, 每次一个人, 基本上是AI的最高奖(有趣的是, 以AI为主业拿图灵奖的6位中, 有2位还没得到这个奖), 后者是奖给35岁以下的 =青年科学家, 每次一个人. 这两个奖的获奖演说是每次IJCAI的一个重头戏.另外, IJCAI 的PC member 相当于其他会议的area chair, 权力很大, 因为是由PC member去找 reviewer来审, 而不象一般会议的PC member其实就是 reviewer. 为了制约这种权力, IJCAI的审稿程序是每篇文章分配2位PC member, primary PC member去找3位reviewer, second PC member 找一位.

AAAI (1): 美国人工智能学会AAAI的年会. 是一个很好的会议, 但其档次不稳定, 可以给到1+, 也可以给到1-或者2+, 总的来说我给它”1″. 这是因为它的开法完全受 IJCAI制约: 每年开, 但如果这一年的 IJCAI在北美举行, 那么就停开. 所以, 偶数年里因为没有IJCAI, 它就是最好的AI综合性会议, 但因为号召力毕竟比IJCAI要小一些, 特别是欧洲人捧AAAI场的比IJCAI少得多(其实亚洲人也是), 所以比IJCAI还是要稍弱一点, 基本上在1和1+之间; 在奇数年, 如果IJCAI不在北美, AAAI自然就变成了比IJCAI低一级的会议(1-或2+), 例如2005年既有IJCAI又有AAAI, 两个会议就进行了协调, 使得IJCAI的录用通知时间比AAAI的deadline早那么几天, 这样IJCAI落选的文章可以投往AAAI.在审稿时IJCAI 的PC chair也在一直催, 说大家一定要快, 因为AAAI那边一直在担心IJCAI的录用通知出晚了AAAI就麻烦了.

COLT (1): 这是计算学习理论最好的会议, ACM主办, 每年举行. 计算学习理论基本上可以看成理论计算机科学和机器学习的交叉,   所以这个会被一些人看成是理论计算机科学的会而不是AI的会. 我一个朋友用一句话对它进行了精彩的刻画: “一小群数学家在开会”. 因为COLT的领域比较小, 所以每年会议基本上都是那些人. 这里顺便提一件有趣的事, 因为最近国内搞的会议太多太滥, 而且很多会议都是LNCS/LNAI出论文集, LNCS/LNAI基本上已经被搞臭了, 但很不幸的是, LNCS/LNAI中有一些很好的会议, 例如COLT.

CVPR (1): 计算机视觉和模式识别方面最好的会议之一, IEEE主办, 每年举行. 虽然题目上有计算机视觉, 但个人认为它的模式识别味道更重一些. 事实上它应该是模式识别最好的会议, 而在计算机视觉方面, 还有ICCV与之相当. IEEE一直有个倾向, 要把会办成”盛会”, 历史上已经有些会被它从quality很好的会办成”盛会”了. CVPR搞不好也要走这条路. 这几年录的文章已经不少了. 最近负责CVPR会议的TC的chair发信说, 对这个community来说, 让好人被误杀比被坏人漏网更糟糕, 所以我们是不是要减少好人被误杀的机会啊? 所以我估计明年或者后年的CVPR就要扩招了.

ICCV (1): 介绍CVPR的时候说过了, 计算机视觉方面最好的会之一. IEEE主办, 每年举行.（注：我查了下2011年之前是两年一次，之后是每年举行）

ICML (1): 机器学习方面最好的会议之一. 现在是IMLS主办, 每年举行. 参见关于NIPS的介绍.

NIPS (1): 神经计算方面最好的会议之一, NIPS主办, 每年举行. 值得注意的是, 这个会每年的举办地都是一样的, 以前是美国丹佛, 现在是加拿大温哥华; 而且它是年底开会, 会开完后第2年才出论文集, 也就是说, NIPS’05的论文集是06年出. 会议的名字 “Advances in Neural Information Processing Systems”, 所以, 与ICML\ECML这样 的”标准的”机器学习会议不同, NIPS里有相当一部分神经科学的内容, 和机器学习有一定的距离. 但由于会议的主体内容是机器学习, 或者说与机器学习关系紧密, 所以 不少人把NIPS看成是机器学习方面最好的会议之一. 这个会议基本上控制在Michael Jordan的徒子徒孙手中, 所以对Jordan系的人来说, 发NIPS并不是难事, 一些未必很强的工作也能发上去, 但对这个圈子之外的人来说, 想发一篇实在很难, 因为留给”外人”的口子很小. 所以对Jordan系以外的人来说, 发NIPS的难度比ICML更大. 换句话说, ICML比较开放, 小圈子的影响不象NIPS那么大, 所以北美和欧洲人都认, 而NIPS则有些人(特别是一些欧洲人, 包括一些大家)坚决不投稿. 这对会议本身当然并不是好事,   但因为Jordan系很强大, 所以它似乎也不太care. 最近IMLS(国际机器学习学会)改选理事, 有资格提名的人包括近三年在ICML\ECML\COLT发过文章的人, NIPS则被排除在外了. 无论如何, 这是一个非常好的会.（注：Michael Jordan是伯克利大学教授，统计机器学习的老大，大牛中的巨牛）

ACL (1-): 计算语言学/自然语言处理方面最好的会议, ACL (Association of   Computational Linguistics) 主办, 每年开.

KR (1-): 知识表示和推理方面最好的会议之一, 实际上也是传统AI(即基于逻辑的AI) 最好的会议之一. KR Inc.主办, 现在是偶数年开.

SIGIR (1-): 信息检索方面最好的会议, ACM主办, 每年开. 这个会现在小圈子气越来越重. 信息检索应该不算AI, 不过因为这里面用到机器学习越来越多, 最近几年甚至有点机器学习应用会议的味道了, 所以把它也列进来.

SIGKDD (1-): 数据挖掘方面最好的会议, ACM主办, 每年开. 这个会议历史比较短,  毕竟, 与其他领域相比,数据挖掘还只是个小弟弟甚至小侄儿. 在几年前还很难把它列在tier-1里面, 一方面是名声远不及其他的top conference响亮, 另一方面是相对容易被录用. 但现在它被列在tier-1应该是毫无疑问的事情了.

UAI (1-): 名字叫”人工智能中的不确定性”, 涉及表示\推理\学习等很多方面, AUAI   (Association of UAI) 主办, 每年开.

update：

（转载自：https://www.zhihu.com/question/47940549/answer/143487593）

ICLR(International Conference on Learning Representations)由DL领域的大牛Yann LeCun和Yoshua Bengio等人在2013年发起，是深度学习领域最重要的会议之一，尽管才第五届，已经有很多非常重要的文章，比如VGG Net,attention等，经历了今年的review过程，ICLR的过程为全程open review ，所有reviewer的意见都可以看到，同时每一个人都可以随意点评和给分。

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tier-2:

AAMAS (2+): International Joint Conference on Autonomous Agents and   Multiagent Systems

ECCV (2+): European Conference on Computer Vision

ECML (2+): European Conference on Machine Learning

ICDM (2+): IEEE International Conference on Data Mining

SDM (2+): SIAM International Conference on Data Mining

ICAPS (2): International Conference on Automated Planning and Scheduling

ICCBR (2): International Conference on Case-Based Reasoning

COLLING (2): International Conference on Computational Linguistics

ECAI (2): European Conference on Artificial Intelligence

ALT (2-): International Conference on Algorithmic Learning Theory

EMNLP (2-): Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing

ILP (2-): International Conference on Inductive Logic Programming

PKDD (2-): European Conference on Principles and Practice of Knowledge   Discovery in Databases

*Impact factor (According to Citeseer 03):

ECCV ：1.58 (top 7.20 %)

ECML ：0.83 (top 30.63 %)

ICDM ：0.35 (top 59.86 %)

ICCBR ：0.72 (top 36.69 %)

ECAI ：0.69 (top 38.49 %)

ALT ：0.63 (top 42.91 %)

ILP ：1.06 (top 20.80 %)

PKDD ：0.50 (top 51.26 %)

Average：0.80 (top 32.02%)

AAMAS (2+): agent方面最好的会议. 但是现在agent已经是一个一般性的概念,   几乎所有AI有关的会议上都有这方面的内容, 所以AAMAS下降的趋势非常明显.

ECCV (2+): 计算机视觉方面仅次于ICCV的会议, 因为这个领域发展很快, 有可能升级到1-去.

ECML (2+): 机器学习方面仅次于ICML的会议, 欧洲人极力捧场, 一些人认为它已经是1-了. 我保守一点, 仍然把它放在2+. 因为机器学习发展很快, 这个会议的reputation上升非常明显.

ICDM (2+): 数据挖掘方面仅次于SIGKDD的会议, 目前和SDM相当. 这个会只有5年历史, 上升速度之快非常惊人. 几年前ICDM还比不上PAKDD, 现在已经拉开很大距离了.

SDM (2+): 数据挖掘方面仅次于SIGKDD的会议, 目前和ICDM相当. SIAM的底子很厚, 但在CS里面的影响比ACM和IEEE还是要小, SDM眼看着要被ICDM超过了, 但至少目前还是相当的.

ICAPS (2): 人工智能规划方面最好的会议, 是由以前的国际和欧洲规划会议合并来的. 因为这个领域逐渐变冷清, 影响比以前已经小了.

ICCBR (2): Case-Based Reasoning方面最好的会议. 因为领域不太大, 而且一直半冷不热, 所以总是停留在2上.

COLLING (2): 计算语言学/自然语言处理方面仅次于ACL的会, 但与ACL的差距比ICCV-ECCV和ICML-ECML大得多.

ECAI (2): 欧洲的人工智能综合型会议, 历史很久, 但因为有IJCAI/AAAI压着,很难往上升.

ALT (2-): 有点象COLT的tier-2版, 但因为搞计算学习理论的人没多少, 做得好的数来数去就那么些group, 基本上到COLT去了, 所以ALT里面有不少并非计算学习理论的内容.

EMNLP (2-): 计算语言学/自然语言处理方面一个不错的会. 有些人认为与COLLING相当, 但我觉得它还是要弱一点.

ILP (2-): 归纳逻辑程序设计方面最好的会议. 但因为很多其他会议里都有ILP方面的内容, 所以它只能保住2-的位置了.

PKDD (2-): 欧洲的数据挖掘会议, 目前在数据挖掘会议里面排第4. 欧洲人很想把它抬起来, 所以这些年一直和ECML一起捆绑着开, 希望能借ECML把它带起来.但因为ICDM和SDM, 这已经不太可能了. 所以今年的 PKDD和ECML虽然还是一起开, 但已经独立审稿了(以前是可以同时投两个会, 作者可以声明优先被哪个会考虑, 如果ECML中不了还可以被 PKDD接受).

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tier-3:

ACCV (3+): Asian Conference on Computer Vision

DS (3+): International Conference on Discovery Science

ECIR (3+): European Conference on IR Research

ICTAI (3+): IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence

PAKDD (3+): Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining

ICANN (3+): International Conference on Artificial Neural Networks

AJCAI (3): Australian Joint Conference on Artificial Intelligence

CAI (3): Canadian Conference on Artificial Intelligence

CEC (3): IEEE Congress on Evolutionary Computation

FUZZ-IEEE (3): IEEE International Conference on Fuzzy Systems

GECCO (3): Genetic and Evolutionary Computation Conference

ICASSP (3): International Conference on Acoustics, Speech, and Signal   Processing

ICIP (3): International Conference on Image Processing

ICPR (3): International Conference on Pattern Recognition

IEA/AIE (3): International Conference on Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems

IJCNN (3): International Joint Conference on Neural Networks

IJNLP (3): International Joint Conference on Natural Language Processing

PRICAI (3): Pacific-Rim International Conference on Artificial Intelligence

*Impact factor (According to Citeseer 03):

ACCV ：0.42 (top 55.61%)

ICTAI ：0.25 (top 69.86 %)

PAKDD ：0.30(top 65.60 %)

ICANN ：0.27 (top 67.73 %)

AJCAI ：0.16 (top 79.44 %)

CAI ：0.26 (top 68.87 %)

ICIP ：0.50 (top 50.20 %)

IEA/AIE ：0.09 (top 87.79 %)

PRICAI ：0.19 (top 76.33 %)

Average：0.27 (top 68.30%)

ACCV (3+): 亚洲的计算机视觉会议, 在亚太级别的会议里算很好的了.

DS (3+): 日本人发起的一个接近数据挖掘的会议.

ECIR (3+): 欧洲的信息检索会议, 前几年还只是英国的信息检索会议.

ICTAI (3+): IEEE最主要的人工智能会议, 偏应用, 是被IEEE办烂的一个典型. 以前的quality还是不错的, 但是办得越久声誉反倒越差了, 糟糕的是似乎还在继续下滑, 现在其实3+已经不太呆得住了.

PAKDD (3+): 亚太数据挖掘会议, 目前在数据挖掘会议里排第5.

ICANN (3+): 欧洲的神经网络会议, 从quality来说是神经网络会议中最好的, 但这个领域的人不重视会议,在该领域它的重要性不如IJCNN.

AJCAI (3): 澳大利亚的综合型人工智能会议, 在国家/地区级AI会议中算不错的了.

CAI (3): 加拿大的综合型人工智能会议, 在国家/地区级AI会议中算不错的了.

CEC (3): 进化计算方面最重要的会议之一, 盛会型. IJCNN/CEC /FUZZ-IEEE这三个会议是计算智能或者说软计算方面最重要的会议, 它们经常一起开, 这时就叫WCCI (World Congress on Computational Intelligence). 但这个领域和CS其他分支不太一样, 倒是和其他学科相似, 只重视journal, 不重视会议, 所以录用率经常在85%左右, 所录文章既有quality非常高的论文, 也有入门新手的习作.

FUZZ-IEEE (3): 模糊方面最重要的会议, 盛会型, 参见CEC的介绍.

GECCO (3): 进化计算方面最重要的会议之一, 与CEC相当，盛会型.

ICASSP (3): 语音方面最重要的会议之一, 这个领域的人也不很care会议.

ICIP (3): 图像处理方面最著名的会议之一, 盛会型.

ICPR (3): 模式识别方面最著名的会议之一, 盛会型.

IEA/AIE (3): 人工智能应用会议. 一般的会议提名优秀论文的通常只有几篇文章, 被提名就已经是很高的荣誉了, 这个会很有趣, 每次都搞1、20篇的优秀论文提名, 专门搞几个session做被提名论文报告, 倒是很热闹.

IJCNN (3): 神经网络方面最重要的会议, 盛会型, 参见CEC的介绍.

IJNLP (3): 计算语言学/自然语言处理方面比较著名的一个会议.

PRICAI (3): 亚太综合型人工智能会议, 虽然历史不算短了, 但因为比它好或者相当的综合型会议太多, 所以很难上升.

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列list只是为了帮助新人熟悉领域, 给出的评分或等级都是个人意见, 仅供参考. 特别要说明的是:

1. tier-1 conference上的文章并不一定比tier-3的好, 只能说前者的平均水准更高.

2. 研究工作的好坏不是以它发表在哪儿来决定的, 发表在高档次的地方只是为了让工作更容易被同行注意到. tier-3会议上发表1篇被引用10次的文章可能比在tier-1会议上发表10篇被引用0次的文章更有价值. 所以, 数top会议文章数并没有太大意义, 重要的是同行的评价和认可程度.

3. 很多经典工作并不是发表在高档次的发表源上, 有不少经典工作甚至是发表在很低档的发表源上. 原因很多, 就不细说了.

4. 会议毕竟是会议, 由于审稿时间紧, 错杀好人和漏过坏人的情况比比皆是, 更何况还要考虑到有不少刚开始做研究的学生在代老板审稿.

5. 会议的reputation并不是一成不变的，新会议可能一开始没什么声誉，但过几年后就野鸡变凤凰，老会议可能原来声誉很好，但越来越往下滑.

6. 只有计算机科学才重视会议论文, 其他学科并不把会议当回事. 但在计算机科学中也有不太重视会议的分支.

7. Politics无所不在. 你老板是谁, 你在哪个研究组, 你在哪个单位, 这些简单的因素都可能造成决定性的影响. 换言之, 不同环境的人发表的难度是不一样的. 了解到这一点后, 你可能会对high-level发表源上来自low-level单位名不见经传作者的文章特别注意(例如如果<计算机学报>上发表了平顶山铁道电子信息科技学院的作者的文章,我一定会仔细读).

8. 评价体系有巨大的影响. 不管是在哪儿谋生的学者, 都需要在一定程度上去迎合评价体系, 否则连生路都没有了, 还谈什么做研究. 以国内来说, 由于评价体系只重视journal, 有一些工作做得很出色的学者甚至从来不投会议. 另外, 经费也有巨大的制约作用. 国外很多好的研究组往往是重要会议都有文章. 但国内是不行的, 档次低一些的会议还可以投了只交注册费不开会, 档次高的会议不去做报告会有很大的负面影响, 所以只能投很少的会议. 这是在国内做CS研究最不利的地方. 我的一个猜想：人民币升值对国内CS研究会有不小的促进作用(当然, 人民币升值对整个中国来说利大于弊还是弊大于利很难说).

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中国计算机学会推荐的人工智能与模式识别领域相关国际期刊

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国内八大学报：

1.计算机学报中国计算机学会等

2.软件学报 中国科学院软件研究所

3.计算机科学与技术学报（JCST）

4.计算机研究与发展中国科学院计算技术研究所等

5.自动化学报中国科学院等

6.电子学报

7.通信学报

8.中国科学