赛题:人工智能应用赛
组织架构
主办单位:全国高等学校计算机教育研究会
承办单位:我爱竞赛网、各高校计算机相关院系
技术支持:兰智大数据、《软件导刊》杂志社
  • 报名时间
  • 比赛时间
  • 评审时间
  • 获奖公示
  • 2020/09/08-12/05
  • 2020/12/13/14:00-18:00
  • 2020/12/14-12/22
  • 2020/12/28中午12:00
  • 比赛目的
  • 时间安排
  • 奖项设置
  • 组队规则
  • 竞赛规则
  • 竞赛环境
  • 联系信息
一、比赛目的:
为贯彻落实习近平主席在十九大报告中关于“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”以及“善于运用互联网技术和信息化手段开展工作”等讲话精神,本竞赛致力于推动全国各高校大数据与人工智能相关专业的建设,培养全国大学生大数据与人工智能技能、数据科学思维、实践能力和协作能力,提高大学生的大数据与人工智能的创新创业能力,以适应大数据与人工智能技术应用领域快速增长的人才需求。

二、时间安排:
报名时间:2020年09月08日--2020年12月05日
比赛时间:2020年12月13日14:00-18:00
评审时间:2020年12月14日-12月22日
获奖公示:2020年12月28号中午12:00
说明:比赛获奖公示期间,接受异议、申诉和违规举报。

三、奖项设置:
大数据应用赛根据决赛最终提交成绩排名,决选出一等奖、二等奖、三等奖和优秀奖各若干项,如下:
一等奖:不超过队伍数的2%,颁发荣誉证书+指导老师证书;
二等奖:不超过队伍数的3%,颁发荣誉证书+指导老师证书;
三等奖:不超过队伍数的5%,颁发荣誉证书+指导老师证书;
优秀奖:不超过队伍数的15%,颁发荣誉证书。

五、参赛组队规则:
1.参赛对象
大赛的参赛对象是高校所有专业的在校生(含高职、大专、本科及研究生)。
2.参赛费用
参赛者需缴纳报名、考试及评审费用共150元/队。费用用于大赛系统开发、专家评审、获奖证书采购、寄送等。
3.参赛组队
参赛学生自行在大赛官网进行报名缴费并完成队伍组建。每支参赛队伍限1-3名队员(包括1名组长),可设1名指导老师。每名学生限参加1支参赛队,各高校参赛队数不限,允许跨校组队。

六、竞赛规则:
1.竞赛内容
竞赛内容分为人工智能基础环境搭建部署、样本数据预处理、机器学习算法应用、深度学习算法应用、人工智能技术综合应用等。具体包括:
(1)人工智能基础环境搭建部署:参赛选手根据题目要求完成指定版本的人工智能相关开发环境的部署,包括但不限于基于Python的TensorFlow、Caffe、PyTorch等主流人工智能框架的搭建及部署,并能够根据要求对部署的框架导入需要的相关库,包含但不限于sklearn,opencv。
(2)样本数据预处理:对给定的样本数据,检测和去除数据集中的噪声数据和无关数据,处理遗漏数据,去除空白数据域,标准化、归一化、二元化数据以及特征提取等处理。
(3)机器学习算法应用:对于主流机器学习算法应用。包含但不限于逻辑回归、支持向量机、决策树、Kmeans等,根据题目或场景,通过选用机器学习算法训练模型,实现分类、聚类解决问题。
(4)深度学习算法应用:对于神经网络,自然语言处理等应用。包含但不限于卷积神经网络,递归神经网络等。根据题目或场景,通过选用深度学习相关算法,实现如图像、语言,文本分析相关非结构化数据的识别检测等。
(5)人工智能技术综合应用:给定现实场景和数据集,综合运用人工智能相关技术解决给定问题。
注:上述(3)(4)(5)具体比赛路线为“参赛选手在规定时间内在发布的训练集和验证集上开发、验证模型,随后提交算法在测试集的运行结果,以测试集的准确率作为排名依据,若测试集准确率相同,以模型占存储空间小的为参考”。
2.竞赛形式
本次竞赛不设区域赛(初赛),直接进入决赛阶段。
参赛选手在规定时间内,登录竞赛平台,根据平台内的题目在参赛选手的本地机器上部署环境并完成相应操作(组委会提供竞赛需要的镜像环境,参赛队也可以使用自己的环境)。比赛结束,参赛队伍按照题目要求将运行结果截图保存到文档,并将最终答题文档提交到竞赛平台。
3.竞赛时间
竞赛的预定时间为4小时,但当竞赛进行一定时间后,竞赛专家组可以因为出现不可预见的事件而调整比赛时间长度,一旦比赛时间长度发生改变,将会以及时并且统一的方式通告所有参赛队员。
4.成绩评定
人工智能应用竞赛评分标准如下:
竞赛内容 竞赛考核要求 占比
人工智能基础环境搭建部署 根据要求完成人工智能框架的部署,并能够对部署框架进行操作,并完成相关案例部署测试。 10%
样本数据预处理 对给定的样本数据,检测和去除数据集中的噪声数据和无关数据,处理遗漏数据,去除空白数据域,标准化、归一化、二元化数据以及特征提取等处理。 20%
机器学习算法应用 对于主流机器学习算法应用。根据题目或场景,通过选用机器学习算法训练模型,实现分类、聚类解决问题。 25%
深度学习算法应用 对于神经网络,自然语言处理等应用。根据题目或场景,通过选用深度学习相关算法,实现如图像、语言,文本分析相关非结构化数据的识别检测等。 25%
人工智能技术综合应用 给定现实场景和数据集,综合运用人工智能相关技术解决给定问题。 20%
5.成绩公布
竞赛结束后,由竞赛评测专家(由专家组遴选,组委会认定)进行评测,最终成绩将在大赛官网进行公示。公示期满并无异议后,公布获奖名单。

六、竞赛环境
参赛队员根据竞赛要求,使用指定的竞赛平台。
操作系统:Centos
编程语言:Python3.x
Python语言开发环境采用PyCharm。

七、人工智能竞赛答题须知:
1、推荐系统为CentOS 7及以上版本。使用其他Linux发行版本(如Ubuntu)亦可但不允许使用Windows系统,且需保证所提交的代码无需更改即可在CentOS系统上运行。
2、编程语言指定为Python3.X版本。
3、Pytorch版本不低于1.4;Tensorflow版本不低于2.0;根据题目要求使用对应深度学习库。
4、Python、Pytorch、Tensorflow、scikit-learn等库可事先安装,但仍需根据题目要求将相关命令与结果截图。
5、不限制IDE工具。

八、联系信息
竞赛官网地址:http://2020.ncccu.org.cn/case2.html

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