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

Caros alunos profundos,

Convidamos você para nosso próximo **encontro de Deep Learning** em **7 de novembro** no FH Technikum Wien. Teremos 2 tópicos interessantes:
**LLMs e saúde mental e aprendizagem multimodal robusta.**

***

**Agenda**

18h30

* **Introdução** pelos organizadores do encontro
* **Bem-vindos** por FH Technikum: Rafael Rasinger e Isabel Dregely

18:45

* **Estudo de caso: Quando os LLMs atendem ao ensaio clínico**
*Adam Kolář*

19:40

* Anúncios
* Pausa para networking e discussões

20:15

* **Aprendizagem Multimodal Robusta**
*Shah Nawaz, JKU Linz*
* Networking e discussões

21h30 Encerramento e Fim

***

**Detalhes da conversa:**

**Discussão 1:** **Estudo de caso: Quando os LLMs atendem ao ensaio clínico**
À medida que o entusiasmo em torno dos grandes modelos de linguagem (LLMs) cresceu, também cresceu a caixa de ferramentas de código aberto, oferecendo capacidades surpreendentes mesmo com orçamentos e recursos computacionais limitados. Neste estudo de caso, apresentaremos métodos práticos e facilmente transferíveis para a aplicação de LLMs pequenos (classe 8b) a um conjunto de dados exclusivo de ensaios clínicos para tratamentos de ansiedade. Nosso foco é minimizar a variabilidade do fator humano na medição da ansiedade usando a Escala de Ansiedade de Hamilton (HAM-A). Demonstraremos como os modelos de linguagem podem automatizar essas avaliações a partir de gravações de áudio de entrevistas HAM-A, identificar inconsistências e fornecer feedback aos médicos.

**Sobre o palestrante:** Por mais de uma década, **Adam Kolář** contribuiu para uma ampla gama de projetos de IA nas empresas e na academia. Sua jornada inclui o desenvolvimento da pesquisa de imagens e o aprimoramento da pesquisa de texto completo no Seznam.cz, a pesquisa de inteligência artificial geral na GoodAI, a obtenção de medições precisas na área da saúde com o HealthMode e a fundação de startups – algumas bem-sucedidas, outras não – para investidores de capital de risco. Além de suas funções profissionais, Adam é educador, oferecendo cursos e orientando empresas. Ele também é membro fundador dos Meetups de Aprendizado de Máquina de Brno.

**Discussão 2: Aprendizagem Multimodal Robusta**
As redes multimodais demonstraram melhorias notáveis ​​de desempenho em relação às suas contrapartes unimodais. As redes multimodais existentes são concebidas de uma forma multi-ramos que, devido à dependência de estratégias de fusão, apresentam um desempenho deteriorado se uma ou mais modalidades faltarem.
Neste trabalho, discutiremos métodos de aprendizagem multimodais inerentemente robustos às modalidades ausentes.

**Tópicos importantes e últimas notícias:**
Você tem alguma notícia interessante sobre Deep Learning? Você leu um artigo interessante que deseja compartilhar? Você criou um aplicativo interessante ou alcançou algum avanço? Seria ótimo compartilhar isso na seção Hot Topics do nosso encontro! Por favor, entre em contato através de [[email protected]]([email protected])

Esperamos você em nosso próximo encontro!
A FH Technikum gentilmente fornecerá bebidas e lanches.