Grad-CAM para Tumor Cerebral en Centro Radiológico de Sevilla
Visión general
De qué trata este proyecto.
Implementa Grad-CAM y Score-CAM en un modelo de tumores cerebrales, evalúalos con IoU y deletion, y obtén un certificado verificable.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Implementa y evalúa explicaciones visuales para un clasificador de tumor cerebral con métricas cuantitativas y protocolo de uso clínico.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Implementar Grad-CAM y Score-CAM sobre arquitecturas CNN
- Evaluar mapas de saliencia con métricas cuantitativas, no solo visuales
- Comparar familias de explicación visual con un protocolo justo
- Articular caveats clínicos en lenguaje accesible al equipo médico
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Explainable and Interpretable AI
Master · Ai Ml
Fit score: 1
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Trayectorias profesionales que esto construye
Roles canónicosInvestigador en Aprendizaje Automático
Comparar familias de explicación visual con métricas cuantitativas es trabajo central del ML Researcher en salud digital.
Este proyecto afina
- grad-cam
- saliency-maps
- evaluation
Ingeniero en Visión por Computadora
Implementar XAI sobre modelos CV es la rutina del CV Engineer en salud, retail y manufactura.
Este proyecto afina
- grad-cam
- pytorch
- medical-imaging-ml
Investigador en Seguridad de IA
El protocolo clínico con caveats y casos de no-uso es exactamente el trabajo del AI Safety Researcher en salud.
Este proyecto afina
- saliency-maps
- explainability
- evaluation