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
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


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