커뮤니티 대회 교육

2022 인하 인공지능 챌린지 <본 대회>

알고리즘 | 정형 | 회귀 | 에너지 | 자체검증

  • moneyIcon 상금 : 900만원
  • 155명 마감
마감

2022 인하 인공지능 챌린지


[주제]

- 시공간 데이터 예측 (Spatio-Temporal Data Prediction)


[대회 설명]

- 시공간 데이터는 교통, 물류, 에너지 등 다양한 산업분야에서 광범위하게 발생하게 있으며,

미래에 발생할 데이터를 미리 예측하는 것은 경제/산업적 측면에서의 활용가치가 매우 높음

- 전통적인 통계적 시계열 예측 모델은 다양한 속성값을 동시에 잘 활용하지 못하며,

특별히 데이터의 공간적 상관관계를 분석하지 못하여 매우 예측 정확도가 떨어지는 한계점이 존재함

- 인하대학교 인공지능융합연구센터에서는 본 챌린지를 통해 풍력 발전소의 전기 에너지 발생량에 대한 데이터를 분석하여

미래에 기대되는 에너지 발생량을 높은 정확도로 예측하는 인공지는 모델 개발을 목표로 함

- 해당 모델은 에너지 분야 뿐만 아니라 교통 및 물류 분야의 다양한 시공간 데이터에 적용할 수 있을 것으로 기대됨


[주관 / 운영]

- 주관: 인공지능융합연구센터 (이하 '센터'), BK 산업융합형 차세대 인공지능 혁신인재 교육연구단 (이하 '연구단')

- 운영: 데이콘


[참가 대상]

- 인공지능에 관심 있는 인하대학교 학부생, 대학원생 재학생

- 최소 2명 이상 5명 이내 팀

  • 구성팀원의 개인정보(소속, 성명, 성별 등)가 모두 포함되어야 함
  • 개인 (1인)참가는 불가하며 2인 이상으로 하여 참가해야 함
  • 구성팀원 중 한 명 이상 대학원생이 포함되어 있으면 대학원팀으로 간주함
  • 참가 등록 시점(2022년 7월 1일 ~ 2022년 8월 5일)에서 재학생에 한함


[참가 신청 기간]

2022년 7월 22일 17시 종료

대회 주요 일정

  1. 07.29

    본 대회(Test Dataset 공개)

  2. 07.28

    팀 병합 마감

  3. 08.05

    최종 순위 발표

  4. 08.11

    시상식 및 종료

2022 인하 인공지능 챌린지


[주제]

- 시공간 데이터 예측 (Spatio-Temporal Data Prediction)


[대회 설명]

- 시공간 데이터는 교통, 물류, 에너지 등 다양한 산업분야에서 광범위하게 발생하게 있으며,

미래에 발생할 데이터를 미리 예측하는 것은 경제/산업적 측면에서의 활용가치가 매우 높음

- 전통적인 통계적 시계열 예측 모델은 다양한 속성값을 동시에 잘 활용하지 못하며,

특별히 데이터의 공간적 상관관계를 분석하지 못하여 매우 예측 정확도가 떨어지는 한계점이 존재함

- 인하대학교 인공지능융합연구센터에서는 본 챌린지를 통해 풍력 발전소의 전기 에너지 발생량에 대한 데이터를 분석하여

미래에 기대되는 에너지 발생량을 높은 정확도로 예측하는 인공지는 모델 개발을 목표로 함

- 해당 모델은 에너지 분야 뿐만 아니라 교통 및 물류 분야의 다양한 시공간 데이터에 적용할 수 있을 것으로 기대됨


[주관 / 운영]

- 주관: 인공지능융합연구센터 (이하 '센터'), BK 산업융합형 차세대 인공지능 혁신인재 교육연구단 (이하 '연구단')

- 운영: 데이콘


[참가 대상]

- 인공지능에 관심 있는 인하대학교 학부생, 대학원생 재학생

- 최소 2명 이상 5명 이내 팀

  • 구성팀원의 개인정보(소속, 성명, 성별 등)가 모두 포함되어야 함
  • 개인 (1인)참가는 불가하며 2인 이상으로 하여 참가해야 함
  • 구성팀원 중 한 명 이상 대학원생이 포함되어 있으면 대학원팀으로 간주함
  • 참가 등록 시점(2022년 7월 1일 ~ 2022년 8월 5일)에서 재학생에 한함


[참가 신청 기간]

2022년 7월 22일 17시 종료

대회 주요 일정

  1. 07.29

    본 대회(Test Dataset 공개)
  2. 07.28

    팀 병합 마감
  3. 08.05

    최종 순위 발표
  4. 08.11

    시상식 및 종료