| 日時(Date) |
2024年 1月 30日 (火) / Tue. Jan. 30th, 2024 3限 (13:30--15:00) / 3rd period (13:30--15:00) |
|---|---|
| 場所(Location) | エーアイ大講義室, AI Inc. Seminar Hall （L1） |
| 司会(Chair) | 藤村 |
| 講演者(Presenter) | Motoharu Sonogashira (RIKEN) / 薗頭 元春（国立研究開発法人理化学研究所） |
| 題目(Title) | 変分ベイズ法および深層学習による不確かさを考慮した頑健な画像処理 |
| 概要(Abstract) | 画像処理は長らく研究されており，近年の人工知能の基盤ともなっているが，一般的な技術はノイズや未知事象に対する頑健性に限界があり，複雑な実世界での信頼性が応用上の課題となっている．本講演では変分ベイズ法を用いた画像復元や，深層学習を用いた超解像，両者を用いて物体と関係を検出するシーングラフ生成といったタスクについて，統計的な方法論に基づいて不確かさを考慮することで頑健性を達成する研究を紹介する |
| 講演言語(Language) | 日本語 |
| 講演者紹介(Introduction of Lecturer) |