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

Estimados estudiantes profundos,

Le invitamos amablemente a nuestra próxima **reunión de aprendizaje profundo** el **7 de noviembre** en FH Technikum Wien. Tendremos 2 temas interesantes:
**LLM y salud mental y aprendizaje multimodal sólido.**

***

**Orden del día**

18:30

* **Presentación** por parte de los organizadores de la reunión.
* **Bienvenida** por FH Technikum: Rafael Rasinger e Isabel Dregely

18:45

* **Estudio de caso: Cuando los LLM se encuentran con el ensayo clínico**
*Adam Kolář*

19:40

* Anuncios
* Descanso y debates para establecer contactos

20:15

* **Aprendizaje multimodal robusto**
*Shah Nawaz, JKU Linz*
* Establecimiento de contactos y debates

21:30 Conclusión y fin

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**Detalles de la charla:**

**Charla 1:** **Estudio de caso: Cuando los LLM se encuentran con el ensayo clínico**
A medida que ha crecido el revuelo en torno a los grandes modelos de lenguajes (LLM), también lo ha hecho la caja de herramientas de código abierto, que ofrece capacidades sorprendentes incluso con presupuestos y recursos computacionales limitados. En este estudio de caso, presentaremos métodos prácticos y fácilmente transferibles para aplicar LLM pequeños (clase 8b) a un conjunto de datos único de ensayos clínicos para tratamientos de ansiedad. Nuestro objetivo es minimizar la variabilidad del factor humano al medir la ansiedad utilizando la Escala de Ansiedad de Hamilton (HAM-A). Demostraremos cómo los modelos de lenguaje pueden automatizar estas evaluaciones a partir de grabaciones de audio de entrevistas HAM-A, identificar inconsistencias y brindar comentarios a los médicos.

**Acerca del orador:** Durante más de una década, **Adam Kolář** ha contribuido a una amplia gama de proyectos de IA en el ámbito empresarial y académico. Su trayectoria incluye desarrollar la búsqueda de imágenes y mejorar la búsqueda de texto completo en Seznam.cz, investigar inteligencia artificial general en GoodAI, lograr mediciones precisas en atención médica con HealthMode y fundar nuevas empresas (algunas exitosas, otras no) para inversionistas de capital de riesgo. Más allá de sus funciones profesionales, Adam es educador, ofrece cursos y asesora a empresas. También es miembro fundador de Brno Machine Learning Meetups.

**Charla 2: Aprendizaje multimodal robusto**
Las redes multimodales han demostrado notables mejoras de rendimiento con respecto a sus contrapartes unimodales. Las redes multimodales existentes están diseñadas con múltiples ramas y, debido a la dependencia de estrategias de fusión, presentan un rendimiento deteriorado si faltan una o más modalidades.
En este trabajo, discutiremos métodos de aprendizaje multimodal inherentemente robustos a las modalidades faltantes.

**Temas de actualidad y últimas noticias:**
¿Tiene alguna noticia interesante sobre el aprendizaje profundo? ¿Leíste algún artículo interesante que quieras compartir? ¿Creaste una aplicación interesante o lograste algún avance? ¡Sería fantástico compartir esto en la sección Temas candentes de nuestra reunión! Póngase en contacto a través de [[email protected]]([email protected])

¡Esperamos verte en nuestra próxima reunión!
FH Technikum amablemente proporcionará bebidas y aperitivos.