Que préparer
Préparez un projet de travail, ses sources modifiables ou ses fichiers de projet, un rapport et une vidéo de démonstration. Identifiez clairement les ressources externes et votre propre contribution.
Sous-catégorie
Systèmes d'intelligence artificielle
SW02 · Logiciels, IA et simulation
Développez des solutions d'IA innovantes en utilisant les technologies d'apprentissage automatique, d'apprentissage profond, de traitement du langage naturel ou de vision par ordinateur.
Que se passe-t-il dans cette catégorie ?
Enseigner un système reconnaître et raisonner.
Construisez un projet dans lequel l’intelligence artificielle a un travail significatif à faire. Il peut reconnaître des modèles dans les images, donner un sens aux données ou prendre une décision utile. Commencez par un problème clair, puis choisissez les données et une méthode qui lui conviennent.
Au cours de la démonstration, votre équipe montre ce que le système produit et comment vous l'avez testé, y compris des exemples qu'il n'a pas simplement mémorisés. Expliquez où il fonctionne bien, où il fait des erreurs et pourquoi ses résultats devraient être utiles aux personnes qui l'utilisent.
Le jury considère les performances du modèle, sa mise en œuvre, sa valeur pratique et son utilisation responsable. Les étudiants doivent être capables d'expliquer leur propre contribution et les limites de leurs revendications. Les déclarations des ensembles de données, les preuves de test et les exigences de soumission sont décrites dans le règlement officiel.
DOMAINES D'INTÉRÊT
Domaines d'intérêt des projets
Apprentissage automatique
Application de modèles d'apprentissage supervisé et non supervisé, de réseaux neuronaux et de techniques d'apprentissage profond.
Analyse de données
Traitement et visualisation de grands ensembles de données pour en extraire des informations pertinentes.
IA éthique
Développement de systèmes d'intelligence artificielle explicables, transparents et socialement bénéfiques.
DÉVELOPPEMENT DE PROJET
Façonnez l'avenir avec des systèmes intelligents
Les participants développent des projets d'IA dans des domaines tels que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, la prédiction ou les systèmes de recommandation.
La précision du modèle, la qualité du jeu de données, l'innovation et l'utilisation éthique sont des facteurs d'évaluation importants.
De la préparation à la compétition
Utilisez ce guide pour comprendre l’expérience. Lisez le règlement officiel pour connaître l'inscription complète et les exigences techniques.
Le jour de la compétition
Exécutez le projet en direct, démontrez ses principales fonctions et répondez aux questions sur vos choix. Soyez prêt à expliquer les tests, les erreurs et les améliorations dans vos propres mots.
Ce que recherche le jury
L'évaluation suit la rubrique de la catégorie et votre niveau enregistré. Une solution fonctionnelle et bien comprise compte plus que le nombre de fonctionnalités ou une complexité inutile.
Niveaux 01 à 07 • Démonstration en direct • Maximum 100 points
Rapport : maximum 10 pages. Vidéo : maximum 3 minutes. Incluez le code source et les instructions de configuration, les déclarations d'ensemble de données le cas échéant, une mesure de performance appropriée et des preuves de tests sur des données invisibles.
| Critères d'évaluation | Points |
|---|---|
| Performances du modèle d'IA | 30 |
| Complexité et mise en œuvre | 25 |
| Applicabilité dans le monde réel | 25 |
| Considérations éthiques | 20 |
Espace de présentation des projets
DOCUMENT OFFICIEL
Règlement & directives de la compétition
Consultez le règlement officiel de la compétition, les critères d'évaluation, les exigences du projet et les directives de soumission avant de préparer votre projet.
La participation implique l'acceptation du règlement officiel. Toutes les équipes, mentors et étudiants doivent lire, comprendre et respecter les règles.