画像解析AIモデルの作製は常にバイアスとの戦いであり、データの偏りをなくすことがテーマです。またAIモデル作製のための計算は非常に複雑で膨大なため、ブラックボックスに見えてしまう傾向があります。
本講演では「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 Neural Network(CNN)や転移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。
| 開催日時 | 2022年11月24日（木）17時30分～18時30分終了予定（受付：17時15分） |
| 講師 | 山形大学医学部麻酔科学講座 助教 早坂 達哉 |
| 会場 | データサイエンス多目的ホール（山形大学理学部2号館5階511教室） オンライン（Zoom） |
| 定員 | 会場：15名（先着順）／オンライン：最大300名 |
| 参加費 | 無料 |
| 対象 | 学生、教職員、一般 |
| 申込方法 | 11月22日（火）までに申込フォームよりお申し込みください |
| 注意事項 | ・会場申込多数の場合は、オンライン参加をお願いする場合があります。 ・山形大学にお越しいただく際には、公共交通機関や近隣の有料駐車場などのご利用をお願いいたします。また、近隣の施設や店舗には駐車いただかないようお願いいたします。 ・当日の参加をキャンセルされる場合は、ご連絡いただきますようお願いいたします。 |
| 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 E-mail:yu-derp-info［at］jm.kj.yamagata-u.ac.jp ※［at］を@に変えて送信下さい |
