AI実装検定【S級】の出題範囲を勉強教材にしてみよう 1日目

2020年9月7日の公式サイトにてAI実装検定【S級】第1回試験のエントリー開始が始まりました。

①級の内容

AIの実装力だけでなく画像処理をメインとした実践的な力と、自然言語処理や有名モデルの実装などの応用的な実装に対しても挑戦できるレベルです。
また、現在AI資格試験の最高峰であるE資格（日本ディープラーニング協会主催）に比べるとカバーする範囲は狭いですが、各項目で求められる実装レベルは同程度です。
E資格の中間目標又はE資格後の実践的な力を試すことが出来る目標としても活用いただけます。
各級の紹介 | AI実装検定

紹介内容を見ると、E資格を意識しつつ勉強できるように内容になっていそうです。

②試験範囲

ディープラーニング　20題
「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）
画像処理　30題
「画像処理100本ノック」1-100問よりPythonによる実装を出題

この検定、出題範囲が割と他力本願な気もしますが、勉強はしやすそうです。まずは毎週、「画像処理100本ノック」を説いていくことにします。

③「画像処理100本ノック」1-100問

Q.1 チャネル入れ替え
画像を読み込み、RGBをBGRの順に入れ替えよ。

1つの画素の色を、R（赤）、G（緑）、B（青）の3原色を混ぜ合わせて表現し、RGBカラー画像という。
RGBカラー画像では、R, G, Bそれぞれの濃度を256階調(0～255 = 8bit)で表します。画像の形状は img.shape によって取得行数でき、行数，列数，チャンネル数(RGBデータ).

0番目が赤(Red)のデータ
1番目が緑(Green)のデータ
2番目が青(Blue)のデータ

def BGR2RGB(img):
b = img[:, :, 0].copy()
g = img[:, :, 1].copy()
r = img[:, :, 2].copy()

# RGB > BGR
img[:, :, 0] = r
img[:, :, 1] = g
img[:, :, 2] = b

return img

この関数だと、各色をコピーして、入れ替えて上書きしているようです。初めて勉強すると10個やるのも時間かかるな