Rachel Wities
Microsoft
LEARN, CONNECT, BUILD
Chcesz rozpocząć pracę ze sztuczną inteligencją i najnowszymi technologiami? Usługa Microsoft Reactor udostępnia zdarzenia, szkolenia i zasoby społeczności, które ułatwiają deweloperom, przedsiębiorcom i startupom tworzenie technologii sztucznej inteligencji i nie tylko. Dołącz do nas!
LEARN, CONNECT, BUILD
Chcesz rozpocząć pracę ze sztuczną inteligencją i najnowszymi technologiami? Usługa Microsoft Reactor udostępnia zdarzenia, szkolenia i zasoby społeczności, które ułatwiają deweloperom, przedsiębiorcom i startupom tworzenie technologii sztucznej inteligencji i nie tylko. Dołącz do nas!
22 maja, 2024 | 8:30 AM - 9:45 AM (UTC) Skoordynowany czas uniwersalny
Temat: Core AI
Język: angielski
Join us for the Reactor Series - GenAI for Software Developers V2, where we delve into the cutting-edge world of Large Language Models (LLMs) and their applications. Across four illuminating episodes, we'll explore the intricacies of LLM evaluation, their groundbreaking potential in healthcare, and revolutionary natural language interfaces for analytics.
About the Series:
Through a series of engaging sessions, participants will gain insights into cutting-edge technologies, best practices, and real-world use cases, empowering them to leverage AI to drive innovation in their own projects.
Who Should Attend:
This session is ideal for software developers, data scientists, AI enthusiasts, and anyone interested in the intersection of artificial intelligence and software development. Whether you're looking to stay updated on the latest trends in AI or seeking practical insights to enhance your development projects, this session offers valuable knowledge and perspectives.
Why Should You Join:
Agenda:
Session Title: Dr. GPT: Grounding LLMs in Healthcare
Speaker: Rachel Wities, NLP Data Scientist at Microsoft Healthcare
Session Overview:
Large Language Models excel in answering medical exam questions, but applying them to real-world problems often requires more guidance and fine-tuning for precise results. In this lecture, I'll review existing methods for effectively applying LLMs to medical question answering tasks and demonstrate how to use Azure's Text Analytics for Health to improve their performance and effectively evaluate the results they generate.
Join us as we unravel the intricacies of LLMs and their transformative potential in software development. Don't miss out on this enlightening series at Reactor Series - GenAI for Software Developers V2.
Prelegenci
To zdarzenie jest częścią Reactor series- GenAI for software developers - V2 Series.
Kliknij tutaj, aby odwiedź stronę serii gdzie można było zobaczyć wszystkie nadchodzące i na żądanie zdarzenia.