Partenaire
Université de Genève (Fondateur)
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Les Journal Clubs font partie du programme « Genomics and Digital Health » de l'école doctorale en « Life Sciences » des Facultés de Médecine et des Sciences et sont ouverts à tous les programmes de l'école doctorale en « Life Science », ainsi qu'à des participants externes. Il est enseigné par les PI participant au programme et plusieurs professeurs externes. Il couvrira un large éventail de sujets sélectionnés dans le domaine de la santé numérique et de la science des données pour la santé numérique.
 

  • Santé numérique (DH)
  • Génomique
  • Méthodologie de la recherche
  • Questions d'éthique et de sécurité dans le domaine de la santé numérique
  • Sémantique et interopérabilité
  • Sciences biomédicales computationnelles
  • Traitement du langage naturel dans le domaine de la santé
  • Analyse des données de santé
  • Apprentissage automatique dans le domaine de la santé
  • Représentation des données de santé
  • Traitement du signal biomédical
  • Santé publique
  • Santé communautaire

Le mercredi de 11h à 12h

Salle H4-02-A (Campus Biotech)

Accès Zoom https://unige.zoom.us/j/68685649096?pwd=bVZ1Z3kyMjd4aXpnaE5OOWZBS2IxUT09

Plus d'informations ici

23octobre François Fleuret Prof UNIGE, Modèles d'attention, modèles de monde, et aller au-delà de la compréhension du monde 

Dans cet exposé, je présenterai tout d'abord les opérations standard basées sur l'attention qui se sont avérées si efficaces pour les grands modèles de langage, et je montrerai comment nous avons utilisé ces techniques pour concevoir des modèles de monde à la pointe de la technologie pour l'apprentissage par renforcement. L'I exposera des résultats préliminaires pour l'autogénération de tâches de raisonnement non PNLP qui utilisent un ensemble de base de défis de raisonnement simples conçus à la main. Cette approche donne un aperçu d'une stratégie possible pour développer le raisonnement abstrait au-delà de l'apprentissage par renforcement, sans utiliser de données générées par l'homme.

Modèles d'attention : https://fleuret.org/public/lbdl.pdf 4.8, 4.9, 4.10, 5.3, 7.1.

Modèles de monde : https://fleuret.org/francois/publications_bib.html#micheli-et-al-2023

https://fleuret.org/francois/publications_bib.html#micheli-et-al-2024
 

6 novembre Stéphane Meystre Prof SUPSI, Opening the Treasure Trove Chest : L'IA au service de la réutilisation des données cliniques pour la recherche et le soutien aux soins

Le Dr Meystre est professeur d'informatique biomédicale et directeur du nouvel Institut des technologies numériques pour les soins de santé personnalisés (MeDiTech) à la Haute école des sciences appliquées et des arts de la Suisse méridionale (SUPSI) à Lugano, en Suisse. Il a une formation médicale, avec un doctorat en médecine de l'Université de Lausanne en Suisse et plusieurs années d'expérience clinique. Sa formation en informatique médicale comprend une maîtrise de l'Université de Californie, Davis et un doctorat de l'Université de l'Utah, tous deux aux États-Unis.

27 novembre Timothy Frayling, Prof HEVS

29 janvier JannaHastings, Prof, Dr. UZH

26 février Douglas Teodoro, Prof. UNIGE

12mars Dimitri Van De Ville, Prof EPFL

26mars Henning Müller, Prof. HEVS

9 avril Olivier Michelin, Prof. UNIGE/HUG

30avril Guillaume Andrey, Prof. UNIGE/HUG

28 mai Habib Zaidi, Prof. UNIGE/HUG,

18 juin Jérôme Schmid, Prof. HEDS

25 juin Marc Abramowicz, Prof. UNIGE/HUG

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