Sinh hoat khoa học định kì
Cấp Khoa
- Thời gian: 14h00 Thứ Sáu hàng tuần: theo lịch dưới
- Địa điểm: Phòng 1108 hoặc online
Cấp phòng Lab DAAI
- Seminar trực tiếp 14h00 Thứ Ba hàng tuần, tại phòng 1107 hoặc 1108
- Online: theo thời gian của diễn giả
| Cấp | Thời gian – Phòng | Chủ đề | Diễn giả | Ghi chú |
|
|
||||
| Seminar DAAI | Thứ 2, 9AM, 24/03/2025 | Artificial intelligence and digital pathology for personalised cancer medicine
Abstract: Cá thể hoá điều trị, tức lựa chọn liệu pháp điều trị phù hợp cho từng bệnh nhân, đang là xu hướng chủ đạo của y học chính xác. Hiện nay, phương pháp truyền thống chủ yếu dựa vào đặc điểm gen của bệnh nhân để đưa ra quyết định điều trị. Tuy nhiên, giải mã gen thường mất 3-4 tuần, chỉ mới thực hiện được ở một số ít cơ sở y tế, và chi phí cao vẫn là một rào cản lớn, đặc biệt ở các nước đang phát triển như Việt Nam. Để khắc phục những hạn chế này, trong những năm gần đây, chúng tôi đã nghiên cứu phương pháp dự đoán đặc điểm gen từ hình ảnh khối u, mở ra hướng đi cho cá thể hoá điều trị ung thư mà không cần giải mã gen. Trong bài báo cáo này, tôi sẽ giới thiệu DEPLOY, một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) dự đoán DNA methylation từ hình ảnh ung thư não, giúp phân loại ung thư não thành 10 phân loại chính với độ chính xác 95% [1]. Tiếp theo, tôi sẽ trình bày về DeepPT, một mô hình AI khác dùng để dự đoán đặc điểm mRNA từ hình ảnh, ứng dụng cho 16 loại ung thư khác nhau, từ đó dự đoán phản ứng của bệnh nhân đối thuốc điều trị ung thư [2]. Cuối cùng, tôi sẽ giới thiệu Path2Omics, phiên bản cải tiến của DEPLOY và DeepPT, ứng dụng cho 23 loại ung thư, với độ chính xác cao hơn gấp 5 lần [3]. References
[1]. D-T. Hoang et al. (2024), “Prediction of DNA methylation-based tumor types from histopathology in central nervous system tumors with deep learning”, Nature Medicine.
[2]. D-T. Hoang et al. (2024), “A deep-learning framework to predict cancer treatment response from histopathology images through imputed transcriptomics”, Nature Cancer.
[3]. D-T. Hoang et al. (2025), “Path2Omics: Enhanced transcriptomic and methylation prediction accuracy from tumor histopathology”, bioRxiv.
|
Dr. Hoàng Danh Tài
Tiến sĩ Hoàng Danh Tài hiện là Nghiên cứu viên cao cấp tại Viện Nghiên cứu Ung thư Quốc gia Hoa Kỳ, trực thuộc Viện nghiên cứu Sức khoẻ Quốc gia Hoa Kỳ (National Institutes of Health – NIH). Anh nhận bằng Tiến sĩ Vật lý Lý thuyết tại Cộng hoà Pháp, sau đó tiếp tục nghiên cứu Sau tiến sĩ tại Hàn Quốc và Mỹ, trước khi đảm nhiệm vị trí Nghiên cứu viên tại Đại học Quốc gia Úc, và quay lại Mỹ gần đây. |
Trực tiếp qua Zoom:
Topic: DAAI_seminar_24032025
Time: Mar 24, 2025 09:00 AM Bangkok
Join Zoom Meeting
https://us06web.zoom.us/j/82507077659?pwd=XVgHebbygt3haONTUcstx2kYircKT6.1
Meeting ID: 825 0707 7659
Passcode: 123
—
|
| Seminar DAAI | Thứ 5, 14h 13.03.2025
|
Integrating Neural Networks and Expert Systems for Industrial Machine Automation
Abstract: Controlling large-scale agricultural harvesters has traditionally depended on highly skilled and experienced operators, a process that incurs significant time and financial costs. While deep learning has opened up promising new possibilities, one of its major limitations lies in the interpretability of its outputs. In this presentation, we introduce innovative approaches that combine deep neural networks with centuries-old expert knowledge, creating hybrid systems that enhance reliability and control. These systems have been successfully applied to large-scale agricultural harvesters in Germany, demonstrating significant improvements in automation efficiency and performance. |
Dr. Nguyen Manh Toan
He is a Researcher in Mathematics and Machine Learning at the University of Osnabrueck, Germany. His recent work focuses on the application of Machine Learning in various fields. He has participated in several projects on computer vision and robot control funded by the German government and industry partners. |
Trực tiếp qua Zoom:
Time: Mar 13, 2025 02:00 PM Vietnam
Join Zoom Meeting
https://us06web.zoom.us/j/89783803963?pwd=sdFaeewOeBAzfeum2rDVZMCCL0B0KU.1
Meeting ID: 897 8380 3963
Passcode: 123
—
|
| Seminar DAAI | Thứ 3, 13h30, 11.03.2025 | FORGET TEXT- TO- SQL: TIME FOR NATURAL QUERY
|
Nguyen Duc Anh
K64A DSEB |
Hybrid tại 1108 và online qua Zoom
Topic: DAAI_seminar_11032025
Time: Mar 11, 2025 01:30 PM Vietnam
Join Zoom Meeting
https://us06web.zoom.us/j/88491916282?pwd=vkIvifvODeBzTPg99Ix1mKSI40XknP.1
Meeting ID: 884 9191 6282
Passcode: 123
—
|
| Nhóm Toán Tài chính | Thứ Năm, 6.3.2025
P. 1108 |
The Investment Function in Financial-Services Management
Abstract: |
SV lớp Actuary 64 |
Trực tiếp |
| Seminar DAAI | Thứ 3, 13h30 04.03.2025
P. 1108 |
DeepSeek R1 – exploration – Part I
Abstract: The rise of reasoning LLMs in late 2024 has fundamentally changed how researchers, developers, and users think about large language models. First widely introduced by OpenAI, reasoning-enhanced models were initially considered costly and difficult to create. However, DeepSeek, an AI company based in China, disrupted this assumption by releasing full details of both their base model (DeepSeek-V3) and reasoning model (DeepSeek-R1) at a fraction of the expected cost. Since then, creating reasoning models has become accessible even to those with modest budgets, democratizing access to this advanced AI capability.
In this seminar, we’ll explore how Deepseek R1 was developed, how its creation differed from standard approaches, and what future advancements could build upon this breakthrough in accessible reasoning models.
|
Sinh viên DSEB 64A |
Hybrid
LINK: https://meet.google.com/cmj-mrmk-sip
|
| Nhóm Toán Tài chính | Thứ Năm, 27.2.2025
P. 1108 |
Các chỉ số cảnh báo sớm
|
SV lớp Actuary 64 |
Trực tiếp |
| Seminar DAAI | Thứ 3 13h30 25.02.2025
P. 1108 |
A survey on Agentic RAG
Abstract:
In the past three years, RAG has become a popular technique for building chatbots and customized virtual assistants for businesses based on their proprietary, internal, and confidential data.
With the rise of Agentic AI, which bridges DATA and other AI tools within enterprises, RAG has reached a new level—ensuring updates and synchronization across responses throughout the entire system, business workflows, operations, and management.
The Multimodal AI trend is expanding the input and output formats of virtual assistants beyond just text, making them more adaptable to end-user needs than ever before.
Several ongoing projects at DAAI leverage and develop RAG techniques. This talk aims to equip DAAI members with deeper insights into RAG while also providing an opportunity for the community to share and exchange ideas on this topic.
|
Dr. Trinh Tuan Phong | Hybrid |
| KHOA | Friday, Feb 21, 2025
Thứ Sáu, 21.2.2025 |
Dual Caregiving and Survival of the Economy
Abstract: This paper addresses the issue of dual caregiving duties – child-rearing and elderly care – and how they can affect the stability of an economy. In this model, economic agents make collective decisions on fertility, savings, and division of labor to maximize their welfare. In the long run, the dual care burden plays a significant role. If it is sufficiently small, the economy operates and grows sustainably. If it is sufficiently large, the economy can be locked in a “nursing hell” state where caring consumes almost all resources, leaving almost nothing for income generation. In this case, since individuals’ fertility decisions are too low, the government can consider a minimum fertility requirement to alleviate the problem, although it is not a Pareto improvement. More interestingly, if the burden of care exceeds some feasible threshold, the economy’s survival is at risk of a structural collapse. In such a case, even the pronatalist policy mentioned earlier will be infeasible to implement. |
Trần Quang Thanh – Đại học Tohoku, Nhật Bản | Phương thức: Trực tiếp/online qua.
Link Teams:
Meeting ID: 416 090 040 884 Passcode: N2EB3QG7 |
| Seminar DAAI | 14h00
Thứ Năm 16/01/2025 P1108 – A1 |
Hedging of financial instruments
Abstract: The volatility of financial markets and the complexity of modern financial instruments have underscored the critical importance of hedging strategies in managing risk. This seminar delves into the principles, tools, and practices of hedging in the context of financial products, providing a comprehensive overview tailored for professionals, academics, and students in finance. Key topics include the foundational knowledge necessary to understand hedging and an overview of important financial instruments. Consequently, a comprehensive definition of hedging can be presented, leading to the grasp of several “Greeks”, or fundamental risk measures in options modeling. Through practical examples on the Black-Scholes equation and on how to delta hedge, we will show that modern machine learning and deep learning methods can bring a new shift in traditional, math-oriented hedging.
|
Speaker:
Sinh viên DSEB 64A |
Phương thức: Trực tiếp và
Hybrid Link Zoom: Meeting ID: 849 3830 7222
Passcode: 123
—
|
