2020 DREAM_AI Smart Device Hackathon

  • 상금 : 총 4,850만원
  • 42팀
  • 마감
참여

대회 주요 일정

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.



배경


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.



주최/주관


인공지능산업융합사업단(GIAI), LG

대회 주요 일정

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.



배경


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.



주최/주관


인공지능산업융합사업단(GIAI), LG