Grad-CAM の説明 | 無料 XAI コース | L7 - 勾配加重クラスアクティベーションマッピング

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Grad-CAM の説明 | 無料 XAI コース | L7 - 勾配加重クラスアクティベーションマッピング

🚀 コース 🚀
無料: https://adataodyssey.com/xai-for-cv/
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Gradient-weighted Class Activation Mapping (Grad-CAM) は、画像のどの部分が AI モデルの決定に影響を与えたかを強調する説明可能な AI (XAI) 手法です。ヒートマップを生成することで、畳み込みニューラルネットワーク (CNN) が画像を「見る」方法を明らかにし、医療診断、自動運転、画像認識に使用されるディープラーニングモデルの透明性と解釈性を高めます。

このレッスンでは、次の点について詳しく説明します。
✅ Grad-CAM の背後にある理論
✅ 視覚化と手法の背後にある数学
✅ CAM ベースのアプローチが機能する理由に関する直感
✅ Grad-CAM の利点と制限

🚀 役立つ再生リスト 🚀
CV 用 XAI:    • XAI for CV
XAI:    • Explainable AI (XAI)
SHAP:    • SHAP
アルゴリズムの公平性:    • Algorithm Fairness

🚀 お問い合わせください 🚀
Medium:   / conorosullyds
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🚀 章 🚀
00:00 はじめに
02:07 理論
06:47 数式
08:08 直感
10:36 利点と制限