S級　――　AI Implement Examination

ディープラーニング　20題

ディープラーニングの主要なモデルや自然言語処理などの応用的な実装力を問います。

• 「ディープラーニング∞Cheat」よりNLPと主要なMODELについて下記範囲を出題（2020#1）　　※Pytorch

seq2seq

Transformer

HRED

Word2Vec (Skip-gram)

Model

VGG16

VGG19

GoogLeNet-v1

ResNet-50, 101, 152, 18, 34

ResNeXt-50,101

Xception

DenseNet121, 169, 201, 264

MobileNet-v1

MobileNet-v2

EfficientNet

画像処理　30題

S級では初歩的な画像処理の実装力を問います。ディープラーニングが実際に実用に足るのは画像認識の領域だからです。

• 「画像処理100本ノック」1-100問よりPythonによる実装を出題

問題1 – 10   

番号	サンプル問題	Python	番号	サンプル問題	Python
1	チャネル入れ替え	✓	6	減色処理	✓
2	グレースケール化	✓	7	平均プーリング	✓
3	二値化	✓	8	Maxプーリング	✓
4	大津の二値化	✓	9	ガウシアンフィルタ	✓
5	HSV変換	✓	10	メディアンフィルタ	✓

 

中略

問題91 – 100

番号	サンプル問題	Python	番号	サンプル問題	Python
91	K-meansによる減色処理 (Step.1) 色の距離によるクラス分類	✓	96	ニューラルネットワーク (Step.2) 学習	✓
92	K-meansによる減色処理 (Step.2) 減色処理	✓	97	簡単な物体検出 (Step.1) スライディングウィンドウ + HOG	✓
93	機械学習の学習データの用意 (Step.1) IoUの計算	✓	98	簡単な物体検出 (Step.2) スライディングウィンドウ + NN	✓
94	機械学習の学習データの用意 (Step.2) ランダムクラッピング	✓	99	簡単な物体検出 (Step.3) Non-Maximum Suppression	✓
95	ニューラルネットワーク (Step.1) ディープラーニングにする	✓	100	簡単な物体検出 (Step.4) 評価 Precision, Recall, F-score, mAP	✓