Cosa preparare
Preparare un progetto di lavoro, la sua sorgente modificabile o i file di progetto, un rapporto e un video dimostrativo. Identificare chiaramente le risorse esterne e il proprio contributo.
Sotto-Categoria
Sistemi di Intelligenza Artificiale
SW02 · Software, IA e simulazione
Sviluppate soluzioni innovative di IA utilizzando tecnologie di apprendimento automatico, deep learning, elaborazione del linguaggio naturale o visione artificiale.
Cosa succede in questa categoria?
Insegna un sistema riconoscere e ragionare.
Costruisci un progetto in cui l'intelligenza artificiale abbia un lavoro significativo da svolgere. Potrebbe riconoscere modelli nelle immagini, dare un senso ai dati o supportare una decisione utile. Inizia con un problema chiaro, quindi scegli i dati e un metodo adatti.
Durante la dimostrazione, il tuo team mostra cosa produce il sistema e come lo hai testato, compresi esempi che non ha semplicemente memorizzato. Spiega dove funziona bene, dove commette errori e perché i suoi risultati dovrebbero essere utili alle persone che lo utilizzano.
La giuria valuta le prestazioni, l’implementazione, il valore pratico e l’uso responsabile del modello. Gli studenti dovrebbero essere in grado di spiegare il proprio contributo e i limiti delle loro affermazioni. Le dichiarazioni dei set di dati, le prove dei test e i requisiti di presentazione sono descritti nel regolamento ufficiale.
AREE DI FOCUS
Aree di focus del progetto
Machine Learning
Applicazione di modelli di apprendimento supervisionato e non, reti neurali e tecniche di deep learning.
Analisi dei dati
Elaborazione e visualizzazione di grandi dataset per estrarre informazioni significative.
IA etica
Sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale spiegabili, trasparenti e socialmente utili.
SVILUPPO PROGETTI
Plasma il futuro con sistemi intelligenti
I partecipanti sviluppano progetti IA in aree come riconoscimento immagini, elaborazione del linguaggio naturale, previsione o sistemi di raccomandazione.
Accuratezza del modello, qualità del dataset, innovazione e uso etico sono fattori di valutazione importanti.
Dalla preparazione alla competizione
Utilizza questa guida per comprendere l'esperienza. Leggi il regolamento ufficiale per l'iscrizione completa e i requisiti tecnici.
Il giorno della gara
Esegui il progetto dal vivo, dimostra le sue funzioni principali e rispondi alle domande sulle tue scelte. Sii pronto a spiegare test, errori e miglioramenti con parole tue.
Cosa cerca la giuria
La valutazione segue la rubrica della categoria e il livello registrato. Una soluzione funzionante e ben compresa conta più del numero di funzionalità o della complessità inutile.
Livelli 01–07 • Dimostrazione dal vivo • Massimo 100 punti
Relazione: massimo 10 pagine. Video: massimo 3 minuti. Includere il codice sorgente e le istruzioni di configurazione, le dichiarazioni dei set di dati ove applicabile, una metrica delle prestazioni appropriata e prove di test su dati invisibili.
| Criteri di valutazione | Punti |
|---|---|
| Prestazioni del modello AI | 30 |
| Complessità e implementazione | 25 |
| Applicabilità nel mondo reale | 25 |
| Considerazioni etiche | 20 |
Area di presentazione dei progetti
DOCUMENTO UFFICIALE
Regole e linee guida del concorso
Consulta le regole ufficiali del concorso, i criteri di valutazione, i requisiti del progetto e le linee guida per la presentazione prima di preparare il tuo progetto.
La partecipazione implica l'accettazione del regolamento ufficiale. Ci si aspetta che tutti i team, i mentori e gli studenti leggano, comprendano e rispettino le regole.