2020 DREAM_AI Smart Device Hackathon

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개요

본 해커톤은 두 개의 문제로 구성되어 있습니다.

Q1. 얼굴인식 가전 제품 및 가상 비서

Q2. 자연어처리(챗봇)

두 문제 중 하나의 문제로 참여하시면 되며, 평가 및 순위 산정은 문제 구분 없이 모든 참가팀에 대해서 이루어집니다.

Q1. 얼굴인식 가전 제품 및 가상 비서

사람의 얼굴을 인식하여 개인화 서비스 등을 제공하고자 하는 인공지능 제품과 사람을 얼굴을 가상으로 시뮬레이션하여 얼굴인식 서비스에 대한 방해 공격이 가능하기 때문에, 두 기술을 동시에 확보할 수 있는 방법으로 기술 간의 경쟁을 시도해 보고자 합니다.

Q2. 자연어처리(챗봇)

현재 일반적인 음성 에이전트는 특정 태스크를 수행하기 위해 설계된 의도만을 이해하도록 개발되었기 때문에 학습되지 않은 표현에 대해서는 Unknown으로 처리하는 한계를 보임. 하지만, 고객은 학습되지 않은 표현에 대해서도 대화를 이어갈 수 있는 수준의 Open-domain 챗봇 기능을 원함.
국립국어원의 '모두의 말뭉치' 코퍼스를 학습하여 일상적인 대화를 주고 받을 수 있는 챗봇을 개발함. 생성 기반 챗봇을 위한 Seq2Seq 알고리즘을 기반으로 새발하는 것을 권장함.

인공지능산업융합사업단(GIAI), LG

본 해커톤은 두 개의 문제로 구성되어 있습니다.

Q1. 얼굴인식 가전 제품 및 가상 비서

Q2. 자연어처리(챗봇)

두 문제 중 하나의 문제로 참여하시면 되며, 평가 및 순위 산정은 문제 구분 없이 모든 참가팀에 대해서 이루어집니다.

Q1. 얼굴인식 가전 제품 및 가상 비서

사람의 얼굴을 인식하여 개인화 서비스 등을 제공하고자 하는 인공지능 제품과 사람을 얼굴을 가상으로 시뮬레이션하여 얼굴인식 서비스에 대한 방해 공격이 가능하기 때문에, 두 기술을 동시에 확보할 수 있는 방법으로 기술 간의 경쟁을 시도해 보고자 합니다.

Q2. 자연어처리(챗봇)

현재 일반적인 음성 에이전트는 특정 태스크를 수행하기 위해 설계된 의도만을 이해하도록 개발되었기 때문에 학습되지 않은 표현에 대해서는 Unknown으로 처리하는 한계를 보임. 하지만, 고객은 학습되지 않은 표현에 대해서도 대화를 이어갈 수 있는 수준의 Open-domain 챗봇 기능을 원함.
국립국어원의 '모두의 말뭉치' 코퍼스를 학습하여 일상적인 대화를 주고 받을 수 있는 챗봇을 개발함. 생성 기반 챗봇을 위한 Seq2Seq 알고리즘을 기반으로 새발하는 것을 권장함.

인공지능산업융합사업단(GIAI), LG