<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr">Dear Colleague(s),<br><br>below you will find the official Call for Papers for Generative AI - Foundations and Applications @ EPIA2024.<br>Please feel free to distribute it to mailing lists you manage and to everybody who may be interested.<div><br></div><div><br></div>--------------------------------------------------------------------------------<br>GenAI@EPIA2024 :: CALL FOR PAPERS<br>--------------------------------------------------------------------------------<br> <br>Generative AI - Foundations and Applications (GenAI@EPIA2024)<br>23rd Portuguese Conference on Artificial Intelligence - EPIA 2024<br> <br>EPIA 2024<br>23rd EPIA Conference on Artificial Intelligence<br><a href="https://epia2024.pt/" target="_blank">https://epia2024.pt/</a><br> <br>September 3-6, 2024<br>Viana do Castelo, Portugal<br><br><br>********************************************************************************<br>Paper submission: April 30, 2024<br>********************************************************************************<br><br><br>--------------------------------------------------------------------------------<br>Aims and Scope<br>--------------------------------------------------------------------------------<br>The Thematic Track "Generative AI - Foundations and Applications" addresses <br>practical and theoretical aspects related to the use of generative AI, focusing <br>on cutting-edge research, methodologies, applications, challenges within the <br>domain and broader societal impacts<br><br>Submissions are encouraged on a variety of topics related to Generative AI, <br>including but not limited to:<br>- Theoretical Foundations of Generative AI<br>- Innovative Algorithms and Architectures<br>- Ethics, Bias, and Fairness in Generative AI<br>- Creative and Artistic Applications<br>- Industrial and Real-world Applications<br>- Synthetic Data Generation and Utilization<br>- Security, Privacy, and Robustness of Generative Models<br>- Interpretability and Explainability of Generative Models<br>- Integration with Other AI Technologies<br><br><br>--------------------------------------------------------------------------------<br>Important Dates<br>--------------------------------------------------------------------------------<br><br>Full paper submission (deadline): April 30, 2024<br>Notification of acceptance: June 15, 2024<br>Camera ready version, author registration: July 15, 2024<br><br><br>--------------------------------------------------------------------------------<br>Submission procedure<br>--------------------------------------------------------------------------------<br><br>Submissions must be full technical papers on substantial, original, and<br>previously unpublished research. Papers can have a maximum length of 12<br>pages. All papers should be prepared according to the formatting<br>instructions of Springer LNCS series (Springer Lecture Notes in Computer<br>Science). Authors should omit their names from the submitted papers, and<br>should take reasonable care to avoid indirectly disclosing their identity.<br> <br>All papers should be submitted in PDF format through the EPIA’2024<br>submission Website<br>(<a href="https://www.easychair.org/conferences/?conf=epia2024" target="_blank">https://www.easychair.org/conferences/?conf=epia2024</a>) selecting the<br>track GenAI - Generative AI - Foundations and Applications).<br> <br><br>--------------------------------------------------------------------------------<br>PUBLICATION<br>--------------------------------------------------------------------------------<br> <br>Accepted papers will be included in the conference proceedings (Springer<br>LNAI - Lecture Notes in Artificial Intelligence), provided that at least<br>one author is registered in EPIA 2024 by the early registration deadline.<br>Proceedings will be submitted for indexation by ISI Thomson, SCOPUS,<br>DBLP, EI-Compendex among several other scientific databases.<br><br> <br>--------------------------------------------------------------------------------<br>ORGANIZING COMMITTEE<br>-------------------------------------------------------------------------------- <br>Penousal Machado, University of Coimbra, DEI, CISUC/LASI<br>José Machado, University of Minho, DI, ALGORITMI/LASI<br>Paulo Moura Oliveira, University of Trás-os-Montes and Alto Douro<br>Rui       Prada, IST, University of Lisbon, INESC-ID<br></div></div></div>