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。

Method

サンプル例題  ※pytorchのみ出題

seq2seq pytorch
Transformer pytorch
HRED pytorch
Word2Vec (Skip-gram) pytorch

Model

Method サンプル例題 ※pytorchのみ出題
VGG16 pytorch
VGG19 pytorch
GoogLeNet-v1 pytorch
ResNet-50, 101, 152, 18, 34 pytorch
ResNeXt-50,101 pytorch
Xception pytorch
DenseNet121, 169, 201, 264 pytorch
MobileNet-v1 pytorch
MobileNet-v2 pytorch
EfficientNet pytorch

画像処理 30題

ディープラーニングが活躍できる主要な分野である画像認識にの実装の為に初歩的な画像処理の実装力を問います。

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