[E検定・G検定] 論文まとめ
E検定・G検定試験のために役立つ深層学習の論文のリンクをまとめてみました。 画像 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation Conditional GAN StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Imag […]
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AI
[はじめに]ゼロから作るDeep Learningを検定試験対策(E検定・G検定)に使ってみました。
ゼロから作るDeep Learningを検定試験対策に使ってみました。使ったのは主にE検定対策です。ゼロから作るDeep Learningはディープラーニングの学習者にとってはバイブルのようになっています。E検定の試験は実際に2021年8月に受験しました。E検定を受験する場合、ゼロから作るDeep Learning 、 ゼロから作るDeep Learning2 の内容をきちんと理解しておくことの重 […]
アラフィフのおじさんがE検定に合格するまで【E検定対策・体験記】
アラフィフのおじさんがE検定を受講して合格するまでを体験記を記載しました。E検定は2020年の12月から学習を開始しました。2021年2月末にAVILENの研修を修了し2021年8月の試験で1回目の試験で合格しました。スコアは以下でした。 ■分野別の得点率 応用数学：82 ％機械学習：67 ％深層学習：69 ％開発環境：86 ％ AVILENの研修 は約2ケ月程度で終了しました。その後、時間が空い […]
[E検定]E試験プログラム課題突破！敵対性生成ネットワーク（GAN）によるMNIST手書き文字の生成
敵対性生成ネットワーク(GAN)による深層学習は、近年のAIの中でもホットなトピックです。E試験を受験する資格を得るには各社で主催している講座でプログラム研修が必須になっていることがおおいと思います。著者は、E試験のために複数のGANモデルによるMNIST手書き文字の生成 ・可視化するプログラムを作成しその結果を考察しました。今後同じようにプログラム課題の提出が必要な方、GANに興味を持っている人 […]
[E検定]主な画像データの拡張手法(Data Augmentation)
機械学習でよく使われる主な画像データの拡張手法について紹介します。E検定でも出題範囲になっています。pytonで実装方法に関しても紹介します。拡張手法は以下があります。 概要 機械学習はよいモデルを作成するためによいデータをいかにあつめるかが重要になります。データを集める方法としてもともとある画像から新しい画像を作成する手法があります。ここでは以下の画像拡張方法についての概要とpythonでの実装 […]