データサイエンスカフェ|深層学習による AI画像解析の手法とバイアス回避
開催概要
カフェにいるような気分で気軽にまなぶ
数理・データサイエンス・AIをテーマにしたトピック型の絵勉強会
深層学習による
AI画像解析の手法とバイアス回避
本公演では「挿管困難を判別するAIモデル」の研究において活用したConvolutional Natural Network(CNN)や移転学習のバイアス回避、データ拡張、さらには作製したAIモデルの注目領域を可視化する、Grad-CAMの手法について解説させていただきます。
本公演を通じて医療AI作製過程の透明性を少しでもお伝えできたらと思います。
日時 | 2022年11月24日(木)17:30~18:30 |
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会場 | データサイエンス多目的ホール (山形大学小白川キャンパス理学部2号館5階511教室) |
講師 | 山形大学医学部麻酔科学講座 助教 早坂 達哉 |
対象 | 学生・教職員・一般 |
定員 | 会場15名(先着順)/オンライン最大300名 |
参加費 | 無料(要事前申し込み) |
開催方法 | 対面/オンライン(Zoom)ウェビナー ※オンライン参加をご希望の場合は、申込フォームにて、参加方法の「オンライン(Zoom)」を選択してください。後日接続アドレスをメールにてお知らせします。 |
申込締切 | 11月22日(火)までにお申し込みください! |
お問合せ | 山形大学データサイエンス教育研究推進センター email:yu-derp-info@jm.kj.yamagata-u.ac.jp HP:https://www.yamagata-univ-derp.org |