उप-श्रेणी · विज्ञान और नवाचार प्रतियोगिता
मशीन लर्निंग, डेटा विश्लेषण और बुद्धिमान एल्गोरिदम का उपयोग करके ऐसी प्रणालियाँ बनाएँ जो सीख सकें, अनुकूलित हो सकें और जटिल समस्याओं का समाधान कर सकें।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ श्रेणी छात्रों को मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और कंप्यूटर विज़न पर आधारित नवाचारी परियोजनाएँ विकसित करने के लिए प्रोत्साहित करती है। प्रतिभागी डेटा विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता में अपने कौशल का प्रदर्शन करेंगे।
परियोजनाओं को AI एल्गोरिदम की गहन समझ प्रदर्शित करनी चाहिए, जिसमें डेटा प्रीप्रोसेसिंग, मॉडल प्रशिक्षण, मूल्यांकन और अनुकूलन, तथा व्यावहारिक परिदृश्यों में अनुप्रयोग क्षमता शामिल है।
सुपरवाइज्ड और अनसुपरवाइज्ड लर्निंग मॉडल, न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग तकनीकों का अनुप्रयोग।
बड़े डेटासेट का प्रसंस्करण और विज़ुअलाइज़ेशन।
व्याख्या योग्य, पारदर्शी और सामाजिक रूप से लाभकारी AI सिस्टम विकसित करना।
प्रतिभागी इमेज रिकग्निशन, NLP, या रिकमेंडेशन सिस्टम जैसे क्षेत्रों में AI प्रोजेक्ट विकसित करते हैं।
मॉडल सटीकता, डेटासेट गुणवत्ता, नवाचार और नैतिक उपयोग महत्वपूर्ण मूल्यांकन कारक हैं।
अपना प्रोजेक्ट तैयार करने से पहले आधिकारिक प्रतियोगिता नियम, मूल्यांकन मानदंड, प्रोजेक्ट आवश्यकताएं और सबमिशन दिशानिर्देश देखें।
नियम पुस्तिकाअपनी नवाचारी AI परियोजना के साथ Atlântia STEM ओलंपियाड के मंच पर आएँ।