Волгоградцев ждут на конкурсе по искусственному интеллекту AI Challenge для школьников и студентов

Соревнование проходит в трёх треках — по возрасту и уровню подготовки:
В индивидуальном треке «Начинающие» могут участвовать школьники до 8-го класса включительно. Чтобы решать задачи, необходимы базовые знания Python и понимание основ машинного обучения. Формат ориентирован на первый опыт в прикладном ИИ.
В треке «Школьники» соревнуются учащиеся до 11-го класса, выпускники текущего года и студенты СПО. Участникам предстоит решать задачи средней и повышенной сложности: как индивидуально, так и в командах. Необходимы уверенные навыки программирования на Python, знание классических алгоритмов машинного обучения и основ нейросетей.
В студенческом треке принимают участие студенты колледжей и вузов. Участникам предлагаются сложные кейсы на стыке биоинформатики, компьютерного зрения, диалоговых систем и мультимодальных моделей. Требуются продвинутые навыки программирования, глубокое понимание ML и опыт работы с архитектурами deep learning.

Трек «Начинающие»:
— Направление от СберОбразования — участникам предстоит разработать помощника преподавателя по проверке сочинений ОГЭ с применением методов машинного обучения.
— Направление от VK — необходимо построить модель, которая будет предсказывать количество просмотров конкретного рекламного объявления в будущем.

Трек «Школьники»:
— Направление от AIRI — задача оценки освещения по изображению: участникам нужно определить форму распределения точек белого в сцене по снимку с мобильного устройства.
— Направление от Ростелекома — кейс по созданию системы цифрового контроля размещения наружной рекламы на основе анализа фотоотчётов с помощью компьютерного зрения.
— Направление от Центрального университета — командам предлагается разработать мультимодальную систему, способную решать математические задачи, выявлять ошибки в решениях и распознавать рукописные записи.
— Направление от Росатома Квантовые технологии — участники создают reinforcement learning-агента, который оптимизирует модель Изинга, минимизируя энергетические конфигурации в графе.

Студенческий трек:
— Направление от AIRI — кейс EpiHealth: задача на построение модели, которая по метилированию ДНК предсказывает предрасположенность к заболеваниям (например, онкологическим или нейродегенеративным).
— Направление от MWS AI и VisionLabs — участникам нужно создать алгоритм бинарной классификации, способный определять, является ли изображение лица дипфейком.
— Направление от Центра индустрии здоровья Сбербанка — кейс на создание AI-судьи: командам предстоит оценивать, насколько качественно работает бот-фармацевт.
— Направление от Сбера — участники будут разрабатывать мультимодальную модель, способную выполнять поиск 3D CAD-объектов по текстовым описаниям и изображениям и наоборот.