کیا تیاری کرنی ہے۔
ایک ورکنگ پروجیکٹ، اس کا قابل تدوین سورس یا پروجیکٹ فائلیں، ایک رپورٹ اور ایک ڈیموسٹریشن ویڈیو تیار کریں۔ واضح طور پر بیرونی وسائل اور اپنی اپنی شراکت کی شناخت کریں۔
ذیلی زمرہ
Artificial Intelligence Systems
SW02 · سافٹ ویئر، مصنوعی ذہانت اور سیمولیشن
Develop innovative AI solutions using machine learning, deep learning, natural language processing or computer vision technologies.
اس زمرے میں کیا ہوتا ہے؟
ایک نظام سکھائیں۔ پہچاننا اور دلیل دینا۔
ایک ایسا پروجیکٹ بنائیں جس میں مصنوعی ذہانت کا ایک بامعنی کام ہو۔ یہ امیجز میں پیٹرن کو پہچان سکتا ہے، ڈیٹا کو سمجھ سکتا ہے یا کسی مفید فیصلے کی حمایت کر سکتا ہے۔ ایک واضح مسئلہ کے ساتھ شروع کریں، پھر ڈیٹا اور اس کے مطابق طریقہ منتخب کریں۔
مظاہرے کے دوران، آپ کی ٹیم دکھاتی ہے کہ سسٹم کیا پیدا کرتا ہے اور آپ نے اسے کیسے آزمایا، بشمول وہ مثالیں جو اس نے محض یاد نہیں کی ہیں۔ وضاحت کریں کہ یہ کہاں اچھا کام کرتا ہے، کہاں یہ غلطیاں کرتا ہے اور اس کے نتائج استعمال کرنے والے لوگوں کے لیے کیوں کارآمد ہونے چاہئیں۔
جیوری ماڈل کی کارکردگی، نفاذ، عملی قدر اور ذمہ دارانہ استعمال پر غور کرتی ہے۔ طلباء کو اپنی شراکت اور اپنے دعووں کی حدود کی وضاحت کرنے کے قابل ہونا چاہئے۔ ڈیٹا سیٹ ڈیکلریشنز، ٹیسٹ شواہد اور جمع کرانے کی ضروریات کو آفیشل رول بک میں بیان کیا گیا ہے۔
FOCUS AREAS
Project Focus Areas
Machine Learning
Applying supervised and unsupervised learning models, neural networks and deep learning techniques.
Data Analysis
Processing and visualizing large datasets to extract meaningful insights.
Ethical AI
Developing explainable, transparent and socially beneficial artificial intelligence systems.
PROJECT DEVELOPMENT
Shape the future with intelligent systems
Participants develop AI projects in areas such as image recognition, natural language processing, prediction or recommendation systems.
Model accuracy, dataset quality, innovation and ethical usage are important evaluation factors.
تیاری سے مقابلے تک
تجربے کو سمجھنے کے لیے اس گائیڈ کا استعمال کریں۔ مکمل اندراج اور تکنیکی ضروریات کے لیے آفیشل رول بک پڑھیں۔
مقابلے کے دن
پروجیکٹ کو لائیو چلائیں، اس کے اہم کاموں کا مظاہرہ کریں اور اپنی پسند کے بارے میں سوالات کے جواب دیں۔ ٹیسٹوں، غلطیوں اور بہتری کو اپنے الفاظ میں بیان کرنے کے لیے تیار رہیں۔
جیوری کیا دیکھتی ہے۔
تشخیص زمرہ روبرک اور آپ کے رجسٹرڈ لیول کی پیروی کرتا ہے۔ ایک کام کرنے والا، اچھی طرح سے سمجھا جانے والا حل فیچر کی گنتی یا غیر ضروری پیچیدگی سے زیادہ اہمیت رکھتا ہے۔
سطح 01–07 • لائیو مظاہرہ • زیادہ سے زیادہ 100 پوائنٹس
رپورٹ: زیادہ سے زیادہ 10 صفحات۔ ویڈیو: زیادہ سے زیادہ 3 منٹ۔ سورس کوڈ اور سیٹ اپ کی ہدایات، ڈیٹاسیٹ کے اعلانات جہاں قابل اطلاق ہوں، ایک مناسب کارکردگی میٹرک اور غیر دیکھے ہوئے ڈیٹا پر جانچ کے ثبوت شامل کریں۔
| تشخیص کا معیار | پوائنٹس |
|---|---|
| AI ماڈل کی کارکردگی | 30 |
| پیچیدگی اور عمل درآمد | 25 |
| حقیقی دنیا کی قابل اطلاق | 25 |
| اخلاقی تحفظات | 20 |
پروجیکٹ پیش کرنے کی جگہ
سرکاری دستاویز
مقابلے کے قواعد اور ہدایات
سرکاری قواعد، جانچ کے معیارات اور منصوبے کی ضروریات کا جائزہ لیں۔
شرکت کا مطلب سرکاری قواعد کی کتاب کو قبول کرنا ہے۔ تمام ٹیموں، سرپرستوں، اور طلباء سے توقع کی جاتی ہے کہ وہ قواعد کو پڑھیں، سمجھیں اور ان پر عمل کریں۔