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AI Challenger
全球AI挑战赛
“AI Challenger 全球AI挑战赛”是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台,致力于满足AI人才成长对高质量丰富数据集的需求,推动AI在科研与商业领域结合来解决真实世界的问题。AI Challenger以服务、培养AI人才为使命,打造良性可持续的AI科研与应用新生态。 在2017年的首届大赛中,AI Challenger发布了从百万到千万量级的4个数据集、6个兼具学术前沿性和产业应用价值的竞赛、以及超过200万人民币的奖金,吸引了来自全球65个国家的8892支团队参赛,成为目前国内规模最大的科研数据集平台、以及最大的非商业化竞赛平台。 AI Challenger 2018由创新工场、搜狗、美团点评、美图联合主办,引入了更多企业、大学、政府机构,带来十余个全新的不同领域数据集,十余个兼具科研、产业应用、社会意义的竞赛,超过300万人民币的奖金,还将走进国内外几十个城市的大学举办技术论坛。世界各地的AI人才汇集在AI Challenger平台上,用AI挑战真实世界的问题
官网:https://challenger.ai
AI Challenger 2018
在首届大赛成功举办的基础上,AI Challenger 2018 由创新工场、搜狗、美团点评、美图联合主办,引入更多企业、大学、政府机构,为人工智能领域的科技人才带来十余个全新的高质量数据集以及相关的兼具科研、产业应用、社会意义的竞赛,并将整体奖金规模提升至300余万人民币。今年的大赛主题是“用AI挑战真实世界的问题”,数据集和竞赛如下:
主赛道
观点型问题阅读理解竞赛:机器阅读理解是让机器读懂人类语言、和人类更好交流互动的重要领域。此技术可广泛应用于智能搜索、智能问答、智能客服、智能音箱、语音控制等场景,用AI实现基于文字、语音的人机智能互动。数据集包含30万问题、篇章与候选答案,是全球难度最大的中文观点型问题机器阅读理解数据集。
细粒度用户评论情感分析竞赛:在线评论的细粒度情感分析对于深刻理解商家和用户、挖掘用户情感等方面有至关重要的价值,并且在互联网行业有极其广泛的应用,主要用于个性化推荐、智能搜索、产品反馈、业务安全等。数据集包含15万条餐饮用户评论、6大类20个细粒度要素标签,为业界最大。
英中文本机器翻译竞赛:机器翻译正越来越成为人们跨越语言障碍的重要工具,应用于各种领域。数据集在2017年数据集的基础上,总量达到1300万句对,为业界最大;且其中具有上下文情景的中英双语数据达到300万句对,为机器翻译的研究提供了更多探索空间
短视频实时分类竞赛:近几年发展极快的短视频行业具有明显的娱乐性和流行性,深受人们喜爱;基于短视频机器分类的技术还可以广泛用于视频内容分析、编辑与生产,监控、安防等领域。数据集包含20万条短视频、涵盖63类流行元素,为业内首个多标签短视频分类数据集。
无人驾驶视觉感知竞赛:自动驾驶技术即将改变我们的出行和生活方式。本次大赛的自动驾驶竞赛采用了UC Berkeley DeepDrive(BDD)2018年最新发布的BDD 100K数据集,这是全世界最庞大、最复杂的自动驾驶数据集,包含原始图片1.2亿张、标注图片10万张,涵盖多样天气和昼夜光照条件。
实验赛道
天气预报竞赛:气象要素的变化深刻影响着人类生活的方方面面。我们带来北京气象要素数据集,包含10个站点、3年多逐小时历史“观测”和“睿图”资料,探索以AI提高天气预报的准确性。
农作物病害检测竞赛:2016年农作物病害造成的直接损失占我国农业生产总值的8.48%。我们发起世界上首个农作物病害检测竞赛,标注图片50,000张、包含10种植物的27种病害,探索“AI植物医生”。
眼底水肿病变区域自动分割竞赛:我们发起国内首个眼底病变医学图像检测竞赛,建立了目前最大的眼底病变数据集,包含由专业眼科医生标注了三种类型水肿的、各含128张图片的100个OCT体数据。
商品实例分割迁移学习竞赛 :以3D虚拟图像训练机器“认识”真实世界的物品,能极大降低标注成本、也是新兴研究热点。数据集包含不同场景的100个类日常生活用品的30,000张虚拟图片和9,000张真实照片。
零样本学习竞赛:受人类学习能力的启发,零样本学习希望借助辅助知识学习从未见过的新概念。本此竞赛是首个国际性零样本学习竞赛,数据集包含78,017张图片、230个类别、359种属性。
竞赛日程
AI Challenger 2018数据集和竞赛将于8月29日开放,并于12月18、19日进行竞赛的总决赛答辩和颁奖。竞赛日程安排如下(个别竞赛日程不同,以大赛官网公布为准):
2018年8月29日:AI Challenger 2018数据集开放下载、竞赛启动。
2018年8月29日至11月4日:第一阶段比赛,参赛队基于训练集、验证集、测试集A,进行算法设计、模型训练及评估,并提交预测结果,系统会按照评测指标实时反馈分数,并更新榜单排名。个别竞赛采取参赛队提交代码、docker的形式进行比赛。期间进行双周赛排名和评奖。
2018年11月6至8日:第二阶段比赛,开放测试集B;各竞赛提交结果的时限不同。结果提交后即进入评分、排名、代码验证环节,个别比赛还将考察参赛队的算法运行效率。参赛选手在测试集B上的预测结果表现,将作为进入决赛的排名依据。
2018年12月18、19日:第三阶段,总决赛答辩及颁奖礼
实验赛道数据集和竞赛持续建设并不定期开放新内容。
评委团
(按姓名音序排序)
自然语言处理
黄书剑:南京大学副教授
刘洋:清华大学副教授、国家优青
史晓东:厦门大学教授、中文信息学会理事
文继荣:中国人民大学教授、千人计划专家
赵铁军:哈尔滨工业大学教授、中文信息学会常务理事
朱小燕:清华大学教授、北京计算机学会副理事长
计算机视觉
白翔:华中科技大学教授、国家优青、万人计划专家
刘世霞:清华大学副教授
梅涛:京东AI研究院副院长、IAPR Fellow
孙剑:旷视科技首席科学家、前微软亚研院首席研究员
王亮:中科院自动化所研究员、模式识别实验室副主任、国家杰青
曾文军:微软亚洲研究院首席研究员、IEEE Fellow
自动驾驶及其他
何晓飞:飞步科技创始人、浙江大学教授、国家杰青、IAPR Fellow
詹景堯:加州PATH项目负责人、伯克利大学BDD副主任
张平文:北京大学数学科学学院教授、中国科学院院士(确定中)
社群交流
除了challenger.ai上的在线社区、微信和Slack群交流,AI Challenger 2018还计划走进国内外几十个城市的大学举办技术论坛(城市按字母音序排列):
中国:北京、成都、重庆、广州、哈尔滨、杭州、合肥、南京、上海、沈阳、苏州、台北、台南、武汉、西安、厦门、香港、新竹等。
北美:美国伯克利、波士顿、芝加哥、伊萨卡、洛杉矶、密歇根、纽约、帕罗奥多、匹兹堡、西雅图、华盛顿等;加拿大多伦多、埃德蒙顿等。
欧洲:英国剑桥、都柏林、利物浦、伦敦、曼彻斯特、诺丁汉、牛津等;德国慕尼黑,法国巴黎,荷兰代尔夫特,俄罗斯莫斯科等。
亚太:澳大利亚悉尼,印度德里,日本东京,韩国首尔,马拉西亚吉隆坡,新加坡等。
此外,AI Challenger还为“中国高校人工智能人才国际培养计划”提供在线社区和实践平台的支持,这是目前世界上最大的AI人才培养计划,目标在5年内直接培养至少500位老师和5000位学生,并影响数以十万计的学生。其中,2018年度面向教师的培训班录取了计算机专业排名前50高校的100位教师学员;面向学生的DeeCamp训练营从来自全球600多高校的近7000人报名中录取了来自85个高校的300位学生学员。
更多详情敬请联系:hi@challenger.ai
AI Challenger 2017回顾
首届AI Challenger大赛由创新工场、搜狗、今日头条于2017年联合举办,发布了百万量级的计算机视觉数据集、千万量级的机器翻译数据集,以及超过200万人民币的奖金,吸引了来自全球120个国家超过百万人次的关注、来自全球65个国家的8892支团队参赛,是目前国内规模最大的科研数据集、以及最大的非商业化竞赛平台。
AI Challenger 2017 覆盖高校约347所(国内247所、国外100所),包括清华大学、北京大学、中科院、上海交通大学、复旦大学、香港科技大学、台湾大学,美国麻省理工学院、斯坦福大学、卡内基梅隆大学、康奈尔大学,英国帝国理工、剑桥大学,加拿大多伦多大学,日本东京大学,澳洲悉尼大学等。覆盖企业约273个,包括百度、腾讯、阿里巴巴、科大讯飞、京东、美团、滴滴、小米、猎豹移动、驭势科技、摩拜、微软、亚马逊、通用电气、英特尔、三星、思科等
AI Challenger 2017大赛主席由创新工场CEO李开复、搜狗CEO王小川、今日头条CEO张一鸣担当,评委包括加州伯克利大学教授、IEEE Fellow马毅,北京大学长聘教授、国家杰青王亦洲,奇点机智联合创始人、ACL Fellow林德康,旷视科技首席科学家孙剑等学术界及产业界权威专家,对参赛选手提供专业的点评和指导。
AI Challenger 2017设立了五个主赛道竞赛:人体骨骼关键点检测竞赛、图像中文描述竞赛、场景分类竞赛、英中机器文本翻译竞赛和英中机器同声传译竞赛;以及一个实验赛道竞赛:虚拟股票趋势预测。竞赛命题由顶尖人工智能专家命题,并经过主办方深入产业,结合痛点调研生成,与现实问题具有很强的对应性。
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