63rd Deep Learning Meetup: LLMs & Mental Health / Robust Multimodal Learning

Liebe Deep Learner,

Wir laden Sie herzlich zu unserem nächsten **Deep Learning-Treffen** am **7. November** an der FH Technikum Wien ein. Wir haben 2 spannende Themen:
**LLMs & psychische Gesundheit und robustes multimodales Lernen.**

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**Agenda**

18:30

* **Einführung** durch die Meetup-Organisatoren
* **Begrüßung** durch FH Technikum: Rafael Rasinger und Isabel Dregely

18:45

* **Fallstudie: Wenn LLMs auf die klinische Studie treffen**
*Adam Kolář*

19:40

* Ankündigungen
* Networking-Pause und Diskussionen

20:15

* **Robustes multimodales Lernen**
*Shah Nawaz, JKU Linz*
* Networking und Diskussionen

21:30 Uhr Abschluss und Ende

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**Details zum Vortrag:**

**Vortrag 1:** **Fallstudie: Wenn LLMs auf die klinische Studie treffen**
Mit dem wachsenden Hype um große Sprachmodelle (LLMs) ist auch die Open-Source-Toolbox gewachsen, die selbst bei begrenzten Budgets und Rechenressourcen überraschende Möglichkeiten bietet. In dieser Fallstudie stellen wir praktische und leicht übertragbare Methoden zur Anwendung kleiner (8b-Klasse) LLMs auf einen einzigartigen Datensatz aus klinischen Studien zur Behandlung von Angstzuständen vor. Unser Fokus liegt auf der Minimierung der Variabilität menschlicher Faktoren bei der Messung von Angstzuständen mithilfe der Hamilton Anxiety Scale (HAM-A). Wir zeigen, wie Sprachmodelle diese Beurteilungen anhand von Audioaufzeichnungen von HAM-A-Interviews automatisieren, Inkonsistenzen identifizieren und Ärzten Feedback geben können.

**Über den Redner:** Seit über einem Jahrzehnt trägt **Adam Kolář** zu einer Vielzahl von KI-Projekten in Wirtschaft und Wissenschaft bei. Seine Reise umfasst die Entwicklung der Bildsuche und die Verbesserung der Volltextsuche bei Seznam.cz, die Erforschung allgemeiner künstlicher Intelligenz bei GoodAI, das Erreichen präziser Messungen im Gesundheitswesen mit HealthMode und die Gründung von Startups – einige erfolgreich, andere nicht – für VC-Investoren. Über seine beruflichen Aufgaben hinaus ist Adam als Pädagoge tätig, bietet Kurse an und betreut Unternehmen. Er ist außerdem Gründungsmitglied der Brno Machine Learning Meetups.

**Vortrag 2: Robustes multimodales Lernen**
Multimodale Netzwerke haben gegenüber ihren unimodalen Gegenstücken bemerkenswerte Leistungsverbesserungen gezeigt. Bestehende multimodale Netzwerke sind mehrzweigig konzipiert und weisen aufgrund der Abhängigkeit von Fusionsstrategien eine schlechtere Leistung auf, wenn eine oder mehrere Modalitäten fehlen.
In dieser Arbeit werden wir multimodale Lernmethoden diskutieren, die von Natur aus robust gegenüber fehlenden Modalitäten sind.

**Heiße Themen und aktuelle Nachrichten:**
Haben Sie interessante Neuigkeiten zum Thema Deep Learning? Haben Sie einen interessanten Artikel gelesen, den Sie teilen möchten? Haben Sie eine spannende Anwendung erstellt oder einen Durchbruch erzielt? Es wäre großartig, dies im Abschnitt „Hot Topics“ unseres Meetups zu teilen! Bitte kontaktieren Sie uns unter [[email protected]]([email protected])

Wir freuen uns darauf, Sie bei unserem nächsten Treffen zu sehen!
Die FH Technikum stellt gerne Getränke & Snacks zur Verfügung.