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Challenger设300万奖金打造,开复老师

来源:http://www.abirdfarm.com 作者:betway必威官网手机版 时间:2019-06-26 23:03

原标题:一线 | 搜狗、美团点评等举行了一个比赛:用AI挑战实际问题

原标题:AI人才快到碗里来!AI Challenger设300万奖金打造“中国版ImageNet”

原标题:助你成为AI达人!开复老师、AI Challenger携手进校园

原标题:国内最大AI挑战赛开赛 李开复称要投资参赛选手

全球AI挑战赛:打造全球人工智能竞赛平台

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AI时代什么最稀缺?数据与人才。

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腾讯《一线》作者 韩依民

编辑 | 小LV

数据是AI时代的燃料,拥有高质量的数据才能训练出高质量的AI;AI人才缺口巨大,但无法靠单纯的学校教育培养。

本文系网易智能工作室(公众号smartman 163)出品。聚焦AI,读懂下一个大时代!

AI Challenger颁奖典礼现场

8月29日,由创新工场、搜狗、美团点评、美图联合主办的“2018 AI Challenger 全球AI挑战赛”正式开赛。

人工智能产业中,数据、算法、计算能力是三大基石,其中,数据更是人工智能科研的最宝贵资产。对于需要运用机器学习作为其业务核心技术的创业团队来说,高质量的数据集就是竞争优势的重要保证。

你愿意成为AI时代的弄潮儿么?你准备怎样跨越校园学习到产业应用的鸿沟?AI Challenger 全球AI挑战赛来啦!

【网易智能讯8月29日消息】今天下午,由创新工场、搜狗、美团点评、美图公司联合主办的“2018 AI Challenger 全球AI挑战赛”正式开赛。四家主办方投入千万元规模以上的资金,引入更多企业、大学、政府机构合作。今年AI Challenger目标是用“用AI挑战真实世界的问题”。

日前,历时130天的首届“AI Challenger全球AI挑战赛”落下帷幕,大赛吸引了来自65个国家、上万人、共计8892个队伍报名参加,大赛主办方创新工场、搜狗、今日头条在北京举行总决赛答辩暨颁奖典礼。五个赛道各自决出了最终的冠军,以及亚军、季军、优秀奖。获奖团队合计分享了超过200万人民币的奖金。

据介绍,四家主办方联合投入千万规模以上的资金,引入更多企业、大学、政府机构合作,新增十余个全新高质量数据集,以及相关的兼具科研、产业应用、社会意义的竞赛。

为了能让更多AI人才有机会拿到真实的数据,解决真实世界里的问题,今日,由创新工场、搜狗、美团点评、美图公司联合主办的“2018 AI Challenger 全球AI挑战赛”正式开赛。

AI Challenger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定位面向全球人工智能人才的开放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问题。AI Challenger以服务、培养AI人才为使命。

据了解,首届“AI Challenger全球AI挑战赛”于2017年8月14日发布, 由中关村管委会指导,创新工场、搜狗和今日头条三家国内人工智能领域领军企业共同发起,面向全球人工智能领域科研人才,致力于打造大型、全面的科研数据集与世界级竞赛平台。

今年比赛的主题是“用AI挑战真实世界的问题”,AI Challenger组委会认为,目前中国AI产业仍存在很多问题,比如中国欠缺一些深入行业的AI公司,比如说类似IBM Watson这样的、能够针对企业需求开发数据这样的公司,这些应用在医疗、零售、教育等领域的都会产生价值。从业界发展来看,中国科技公司相比国际AI巨头公司,目前也有巨大差距。因此,AI Challenger组委会希望本届挑战赛不仅仅是一场竞赛,更希望挑战者能从现实问题出发,创造出解决现实问题的成果。

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在AI Challenger,你将获得全球顶尖的数据集去学习、实践,你将与全球顶尖的AI人才同台竞技、交流,更有超过300万的大奖,以及创新工场、搜狗、美团点评、美图公司提供的实习/工作/投资机会等着你!

五大赛道,设置300万奖金池

大赛共分五个赛道: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。大赛面向全球人工智能领域科研人才,致力于打造大型、全面的科研数据集与世界级竞赛平台。

对于为何发起AI Challenger的原因,李开复曾表示是为缩小中美两国人工智能顶尖人才之间的差距。

“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,也是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。

为了更好帮助高校学生学习、实践AI技术,AI Challenger 2018推出“全球校园行”计划,走进国内外几十个城市的顶尖大学举办技术交流论坛:

本届AI Challenger投入总额超过千万元,设置了300万奖金池,其他大部分资金用于数据集建设。相比去年,今年的AI Challenger在数据集数量、丰富度上都有大幅提升,新增10余个高质量数据集,并且将竞赛与现实问题接轨。其中,5个主赛道的数据集包括,观点型问题阅读理解数据集、细粒度用户评论情感分析数据集、英中文本机器翻译数据集、多标签短视频分类数据集、自动驾驶数据集。

据了解,本次大赛采取AB双集共同测试的模式。先开放数据集A集测试,后开放数据集B集测试。每双周评出周冠军,每个赛题中效果突出的团队按照最后的成绩榜单排名,进入决赛名单。

在官方介绍中,AI Challenger方称自己为中国版ImageNet。由斯坦福大学教授、斯坦福大学人工智能实验室与视觉实验室负责人、谷歌云人工智能和机器学习首席科学家李飞飞于2009年发布《ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database》论文,之后这个数据集迅速发展成一项竞赛,通过对数据集中的物体进行识别,选出识别错误率最低的算法。为促进图像研究的发展提供了重要的数据,2017年,ImageNet举行了最后一届挑战赛,此后将专注于目前尚未解决的问题及以后发展方向。

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  • 向创新工场CTO / 人工智能工程院执行院长咏刚老师提出你的学习/发展困惑

相应地,5个主赛道的竞赛分别对应的是:

其中,人体骨骼关键点检测竞赛获得冠军的团队,是李全全,王昌宝、王宇杰(北京航空航天大学硕士研究生)三位选手组成的Firefly战队,冠军奖励金额30万人民币。图像中文描述竞赛的冠军获得者是来自清华大学的余年革,冠军奖励金额30万人民币。场景分类竞赛的冠军由帅靖雯、张顺丰、蒋尚达三人获得,三位选手均来自电子科技大学,冠军奖励金额10万人民币。

李开复今日在现场表示,AI Challenger与ImageNet的相同点在于用公益的方法让更多人参与人工智能,区别在于AI Challenger的数据量和赛道比ImageNet更丰富。希望通过这个比赛为研究人工智能的群体提供有价值的数据集。

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。

观点型问题阅读理解竞赛:用AI实现基于文字、语音的人机智能互动,机器阅读理解技术可广泛应用于智能搜索、智能客服、智能音箱、语音控制等场景。数据集包含30万问题以及相关文章与答案的语料集合。

英中机器文本翻译竞赛的冠军,由李晓普、闵可锐、宋洪伟三位选手组成的战队“CM”获得,三位选手均来自猎豹移动,冠军奖励金额30万人民币。英中机器同声传译竞赛的冠军团队由董倩倩、张晓伟、王峰三人组成,他们均来自中科院自动化所,冠军奖励金额40万人民币。

按照最初设定的目标,AI Challenger首先要建设紧贴前沿科研任务需要的数据集,再者是要建立超大规模的高质量数据,第三个目标是要打造开放的世界级平台。

本届赛制中,四家主办方投入千万元规模以上的资金,同时引入了更多企业、大学、政府机构合作。此外,还新增十余个全新高质量数据集,和十余个兼具科研、产业应用、社会意义的竞赛,以及超过300万人民币的奖金。

  • 让人工智能大牛为你提出AI方向学生发展建议

细粒度用户评论情感分析竞赛:用AI对用户反馈进行智能分析,监测用户喜好、满意度等,自然语言情感分析技术可广泛应用于零售、电商、餐饮、服务等用户评价场景。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。

与此同时,各赛道的亚军、季军及优秀奖也同时决出,并分享了数额不等的奖金。

据创新工场AI工程院副院长王咏刚的介绍,四个联合主办方投入的千万级资金用途包括300万出头的奖金费用,剩下的资金主要是数据集建设及比赛运营的费用。

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英中文本机器翻译竞赛:数据集在2017年数据集的基础上,总量达到1300万句对,其中具有上下文情景的中英双语数据达到300万句对。

主办方表示,在人工智能领域,数据的质和量是科学研究与产品技术研发的核心。高质量训练数据对机器学习模型的建立和优化有关键性的作用。建立大规模、高水准的标注数据集,是推动AI科研和技术前进的驱动力。

首届AI Challenger大赛由创新工场、搜狗、今日头条于2017年联合举办,据介绍,首届大赛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。

创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚

  • 了解最新的AI工程实践与人才发展路径

短视频实时分类竞赛:基于短视频机器分类的技术可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。

为此,首届“AI Challenger全球AI挑战赛”开放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,包括:超过1000万条中英文翻译数据、70万个人体骨骼关键点标注数据、30万张图片场景标注和语义描述数据。这是国内迄今公开的规模最大的科研数据集。

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。

创新工场人工智能工程院执行院长王咏刚介绍了今年大赛的主题,他表示,今年会突出数据集建设和问题设置方面与产业结合的特点,尽量让AI Challenger发布的数据能直接满足科研和产业的一线需求。同时,AI Challenger也会尽量突出人才平台、人才社区、人才网络的建设,利用平台把全世界范围内的优秀人才聚集在一起。

无人驾驶视觉感知竞赛: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,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。

据悉,针对首届竞赛引发全球性的热烈回响,主办方对于AI Challenger的未来更给予远大的期望,期许AI Challenger在三年内成为全球最具影响力的人工智能竞赛平台。

附2018年大赛数据集和竞赛详细介绍:

本届大赛的主题是“用AI挑战真实世界的问题”,希望在数据集的建设上,既具有科研和学术上的前瞻性,也希望数据集能紧贴AI商业化、AI落地的实际场景、实际需求,从产业需要出发,为学术研究和AI人才培养提供方向性的建议,也反过来帮助产业界更好地利用最新的科研成果,解决真实世界的最有价值的问题。

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创新工场董事长兼CEO李开复表示,很高兴看到首届AI Challenger全球挑战赛五个赛道冠军的诞生,它会成为一个真正连接人才、AI、数据的优质平台。同时倡导商界和科研界能采用大量的数据和标准的测试方法,也欢迎更多的数据公司能够参与到这个平台里,用AI真正赋能场景、数据和技术,成为推动中国AI产业持续发展的积极力量。希望希望未来三年,AI Challenger能消除中美年轻顶尖人才之间的差距,产生的选手最终成长成中国乃至世界AI产业的领军人物。

主赛道

数据集和赛道如下:

除5个主赛道之外,AI Challenger 2018还开放5个实验赛道竞赛和相应的数据集,包括:

搜狗CEO王小川表示,很欣喜地看到众多技术牛人参与了此次大赛并取得了优秀的成绩。不仅对自然语言处理提供了新的技术思路,也给了我们很多启发。未来,希望每年都能通过大赛聚集优秀人才,在AI领域取得更多突破,推动中国人工智能更快更好地发展 。

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。

style="font-size: 16px;">主赛道

  • 和技术领域优秀学生交流学习心得
  • 与开复老师面对面交流AI前景。

基于北京气象局3年气象数据的天气预报的数据集和竞赛;

今日头条创始人张一鸣表示,AI Challenger面向全球人工智能领域顶尖科研人才。我们为各位参赛者提供最强大的数据支持,让人工智能更好地服务于信息的创作与交流。希望中国人工智能领域的青年一代在这里向世界发出最强音,推动技术教育与产业创新的融合,让中国在人工智能领域引领世界。

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。

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。

目前确定的国内外高校包括:

世界上首个农作物病害检测的数据集和竞赛;

本次大赛执委、创新工场人工智能工程院副院长王咏刚则提出了更具体的年度目标,希望在2018年,AI Challenger能吸引更多国际、国内的高水平参赛团队,并建立算法、代码、论文、数据、比赛的分享和交流平台。

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

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中国:华中科技大学(9.12)、武汉大学(9.13)、北京航空航天大学(9.14)、南京大学(9.19)、北京邮电大学(9.25)、电子科技大学(10.9)、浙江大学(10.10)、西安电子科技大学(10.12)、中山大学(10.17)、东北大学(10.19)

国内首个眼底病变医学图像检测的数据集和竞赛;

据了解,未来三年,主办方将投入数千万基金,解决数据集缺失的问题,为人工智能科研提供海量数据及算法竞赛、人才交流平台,辅以强大的学术界和产业界专家指导,全力支持与帮助国内外的高校、研究机构、产业界的研发团队。

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。

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。

北美:美国卡内基梅隆大学、哥伦比亚大学、纽约大学、康科迪亚大学、瓦萨学院、东北大学、范德比尔特大学、维思大学、康奈尔大学、麦迪逊大学、麻省理工大学、哈佛大学、华盛顿大学、布朗大学、威斯康星大学密尔沃基分校,加拿大阿尔伯塔大学

以3D虚拟图像训练机器“认识”真实世界物品的数据集和竞赛;

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。

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欧洲:英国圣安德鲁斯大学、帝国理工大学、剑桥大学、利物浦大学、牛津大学、诺丁汉大学

让机器借助辅助知识学习从未见过的新概念的首个国际性零样本学习的数据集和竞赛。

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。

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

亚太:新加坡国立大学、南洋理工大学,日本专修大学,韩国首尔大学、庆熙大学、仁荷大学,澳大利亚墨尔本大学

建立中国版的ImageNet

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”。

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更多大学正在确认中。

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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。

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。

其中,李开复老师将在北京航空航天大学(9.14)、复旦大学(9.11)和上海交大密歇根大学(9.11)进行校园分享。

按照最初设定的目标,“AI Challenger全球AI挑战赛”首先要建设紧贴前沿科研任务需要的数据集,再者是要建立超大规模的高质量数据,第三个目标是要打造开放的世界级平台。

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。

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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。

今年的AI Challenger全球挑战赛分为三个阶段,第一阶段比赛从2018年8月29日至11月4日,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。第二阶段比赛从2018年11月6至8日,开放测试集B,各竞赛提交结果后即进入评分、排名、代码验证环节。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。第三阶段于12月18、19日进行竞赛的总决赛答辩。

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。返回搜狐,查看更多

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。

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。

评委方面,AI Challenger 2018全球AI挑战赛的评委团也是大咖云集,汇聚了来自学界、产业界的AI技术大牛。此外,大赛还在中国、北美、欧洲、亚太的40多所高校开展校园行活动。

责任编辑:

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在首届大赛成功举办的基础上,AI Challenger 2018 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。

AI Challenger宣称要建立中国版的ImageNet,目前不管是在数据量和赛道上都比ImageNet更加丰富,但是AI Challenger要将AI挑战精神在中国进一步发扬,打造一个独具特色的、具有世界领先水平的高质量的数据集平台。

除5个主赛道之外,AI Challenger 2018还开放5个实验赛道竞赛和相应的数据集:

主赛道

李开复:将投资参赛选手

实验赛道

  • 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。

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1.Challenger设300万奖金打造,开复老师。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。

创新工场董事长兼CEO李开复表示,数据集对推动人工智能商业落地发展有很大的帮助。人工智能的商业化与产业化进入了一个非常关键的时期,人工智能在那些大数据积累还不完善的领域,如零售、制造、物流、农业、医疗、教育等领域,还需要经历一个长期的发展过程,也会特别严重地依赖于相关场景的数字化程度。

2.betway必威官网手机版,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”。

  • 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。

因此,人工智能的商业化落地迫切需要符合各行业需求,同时也拥有科技前瞻性的大量训练数据集。AI Challenger希望扮演推动人工智能商业化落地的关键角色,逐步在每个特定领域,投资建立并开放高质量数据,让AI商业化的参与者能更容易地训练AI模型,加速人工智能商业化步伐。

3.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。

李开复在接受媒体采访时也表示,本届AI Challenger更加贴近商业落地,会有很多的有意向创业的参赛者,创新工场将从中筛选优质参赛者,帮其对接投资,商讨商业计划。李开复同时表示,创新工场今年将特别关注无人驾驶、智能零售、无人制造等十个AI落地领域。(小羿)

4.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。

  • 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

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5.零样本学习竞赛: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。

责任编辑:

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  • 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。

作为此次比赛的联合主办方,搜狗CEO王小川表示,搜狗带来的数据集是超过30万问题和答案标注的数据,由于搜狗每天都有数亿用户在使用,所以有规模最大的带有观点的中文数据。翻译方面,搜狗有1300万对语料,且进行了很好的标注,准确率超过97%,同时还给出了300万对具有上下文情景的中英双语数据,也是历史最大的语料集。

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  • 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。

美团则在今年支持了两个赛道,美团点评CTO罗道锋介绍,一个是细粒度用户评价情感分析,美团今年贡献了15万条的用户评论数据集用来做细粒度情感分析。第二个赛道是无人驾驶视觉感知,目前,美团正在研发无人配送机器人,此次支持的是BDD的无人驾驶的数据集,包括原始图片1.2亿张,标注图片10万张。

实验赛道返回搜狐,查看更多

“在今年的五个主赛道里,有三个是NLP(自然语言处理)领域的,两个计算机视觉领域的。NLP领域是现在人工智能方面进展比较慢的领域,让机器真正理解文字的含义,相比较机器认识猫狗要困难的多,是非常有挑战性的项目。另外两个赛道,短视频理解和无人驾驶也是在视觉领域比较前沿比较困难的任务。所以这五个赛道设置都是瞄准现在AI应用里面还没有取得很好突破的技术”。

  • 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。

自今日开赛后,12月18、19日进行竞赛的总决赛答辩和颁奖。AI Challenger 2018的竞赛主要分为三个阶段:

style="font-size: 16px;">第一阶段比赛从2018年8月29日至11月4日,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。

style="font-size: 16px;">第二阶段比赛从2018年11月6至8日,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。

style="font-size: 16px;">第三阶段于12月18、19日进行竞赛的总决赛答辩。

  • 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”。

实验赛道数据集和竞赛将持续建设,并不定期开放新内容。返回搜狐,查看更多

责任编辑:

  • 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。
  • 300万奖金!国内最大AI挑战赛开赛,李开复还要投资参赛者

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