João Carvalho
Le Dr João Carvalho est chercheur postdoctoral au sein du Medical Data Science Group et cofondateur d’UTHEREAL, une start-up affiliée à l’AI-Center de l’EPF de Zurich et spécialisée dans les solutions d’IA générative personnalisées. Ses recherches se concentrent sur la sélection et l’entraînement de modèles par décalages de distribution, avec des applications en imagerie médicale, récupération de connaissances et intégration image-texte. De 2020 à 2024, João a passé son doctorat au sein du groupe Sciences et ingénierie de l’information à l’EPF de Zurich sous la direction du Pr Joachim Buhmann, travaillant au développement de méthodes robustes d’apprentissage automatique pour répondre aux décalages de biais et de distribution, contribuant à l’apprentissage par représentation, à la segmentation des images, à l’apprentissage sans supervision et à la détection des anomalies dans les contextes cliniques. Il est titulaire d’un Master en ingénierie biomédicale de l’Instituto Superior Técnico de Lisbonne. Ses recherches de premier cycle à l’Instituto de Telecomunicações exploraient les algorithmes de clustering pour le traitement des biosignaux et se concentraient sur la prédiction des crises d’épilepsie et l’estimation des émotions dans l’autisme. João a également fait un stage chez CardioID Technologies, où il a développé un prototype de tensiomètre utilisant le PPG et l’ECG, et chez Cleverly (acquise par Zendesk) où il a contribué à l’annotation des données. Son mémoire de Master au Champalimaud Research Institute portait sur des modèles d’apprentissage profond destinés à détecter et à segmenter les nodules pulmonaires sur les images de TDM.
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L’article explore l’évolution de l’IA, des premiers systèmes basés sur les règles aux modèles d’apprentissage profond. Il met en lumière les principales avancées qui ont conduit aux outils d’IA conversationnelle actuels et décrit la manière dont elles sont en train de transformer des industries entières, améliorant la résolution des problèmes, la créativité et les interactions anthropomorphiques.