뉴립스와 함께 세계 2대 머신러닝 학회로 불리는 ICML(국제 머신러닝 컨퍼런스)에서 서울대 교수진 논문이 9편 채택되었다. 

2021 ICML에서는 특히 AI 연구원 산하 '인공지능 선도혁신 연구센터'인 '로봇 및 인공지능 연구센터'의 박종우 센터장(기계공학부)과 '이론 AI 센터'를 실질적으로 이끌고 있는 류경석(Ernest Ryu) 수리과학부 교수, 2021 인공지능 집담회 '기계학습의 최신 문제에 대한 통계방법론적 접근'의 책임교수인 통계학과 원중호 교수의 논문도 채택되는 등 다양한 전공에서 기계학습 관련 논문이 발표되었다. 

2021년 ICML은 10월 개최 예정이며, 서울대 발표 논문은 아래와 같다. 

• Unsupervised Skill Discovery with Bottleneck Option Learning (Jaekyeom Kim, Seohong Park and Gunhee Kim) #김건희 교수팀
• Unsupervised Representation Learning via Neural Activation Coding (Yookoon Park, Sangho Lee, Gunhee Kim and David Blei) #김건희 교수팀
• Accelerated Algorithms for Smooth Convex-Concave Minimax Problems with O(1/k^2) Rate on Squared Gradient Norm (TaeHo Yoon, Ernest Ryu) #류경석 교수팀
  
• WGAN with an Infinitely Wide Generator Has No Spurious Stationary Points (Albert No, TaeHo Yoon, Kwon Sehyun, Ernest Ryu) #류경석 교수팀
• Autoencoding Under Normalization Constraints (Sangwoong Yoon, Yung-Kyun Noh, Frank Chongwoo Park) #박종우 교수팀
• Chebyshev Polynomial Codes: Task Entanglement-based Coding for Distributed Matrix Multiplication (Sangwoo Hong, Heecheol Yang, Youngseok Yoon, Taehyun Cho, and Jungwoo Lee) #이정우 교수팀
• Message Passing Adaptive Resonance Theory for Online Active Semi-supervised Learning (Taehyeong Kim, Injune Hwang, Hyundo Lee, Hyunseo Kim, Won-Seok Choi, Joseph J. Lim, and Byoung-Tak Zhang) #장병탁 교수팀
• Learning from Nested Data with Ornstein Auto-Encoders (Youngwon Choi, Sungdong Lee, Joong-Ho Won) #원중호 교수팀
• Sparsity-Agnostic Lasso Bandit (Min-hwan Oh (Seoul National University) · Garud Iyengar (Columbia) · Assaf Zeevi (Columbia University))