Ближайшие хакатоны

Хакатон в Санкт-Петербурге

offline online Санкт-Петербург Регистрация закрыта
Приглашаем тебя на новый окружной хакатон Цифрового Прорыва по теме Искусственного интеллекта, который пройдет 26-28 августа в гибридном формате (онлайн + офлайн-площадка в Санкт-Петербурге).

Окружной хакатон — командное соревнование для специалистов ИТ, в результате которого участники из округа смогут решить задачи от государства и бизнеса по теме ИИ или другим ИТ-тематикам. Мероприятие проходит в гибридном формате с офлайн площадкой (студия + коворкинг) в одном из регионов округа. В окружном хакатоне могут участвовать также и представители других регионов.

Призовой фонд: 2 400 000 рублей.
3 призовых места в каждом из 4-х кейсов
Команды от 3 до 5 человек. Участники от 14 лет
Участвуют программисты, дизайнеры, аналитики, тестировщики, продакты и другие ИТ-специалисты.
Актуально как для новичков, так и для профи.
Трекеры и эксперты — представители топовых ИТ-компаний.
Бесплатное онлайн-участие из любой точки России + офлайн-площадка в Санкт-Петербурге
Питч-сессии в прямом эфире.
Даты проведения: 26-28 августа 2022.
Регистрация до 21 августа 15:00: https://hcklink.ru/12201

ЗАДАЧИ

  • Алгоритм на страже экономической стабильности
Участникам хакатона при помощи методов искусственного интеллекта и исторических данных, характеризующих различные аспекты экономической и финансовой ситуации в российской экономике, предстоит построить модель, которая сможет адаптироваться к задачам прогнозирования новых макроэкономических и финансовых данных, не содержащихся в исходной базе данных.
Особенностью задач макроэкономического и макрофинансового прогнозирования является работа с наборами данных с относительно небольшим количеством наблюдений, что усложняет процесс построения качественных моделей.
Разработанная участниками модель поможет решить вопрос совершенствования методов прогнозирования, что является важной задачей как для центральных банков, так и для других экономических институтов. Наличие инструментов для точного прогнозирования определяет эффективность и своевременность принимаемых решений в сфере денежно-кредитной политики, поддержания финансовой стабильности и банковского надзора. 
— Рекомендуемый состав команды: специалист ML, специалист DS
— Предполагаемый стек технологий: любой 
— Требования к железу: желательна вычислительная мощность
— Уровень участников: профи

  • ИИ по следам пользователей (ОФЛАЙН-КЕЙС)
Офлайн-кейс *
Участникам хакатона при помощи методов искусственного интеллекта предстоит предсказать, будет ли совершено определенное действие пользователем или нет в зависимости от его кликстрима.
Задача построена на неструктурированных текстовых источниках данных. Каждый объект выборки характеризуется набором интернет-сессий (непрерывные последовательности посещенных пользователем сайтов).
Предложенные участниками решение позволит сформировать спектр услуг под приоритеты и потребности отдельного пользователя VK. 
 Решение задачи осложняется низкой долей положительного класса, наличием пропусков и зашумленности в данных, необходимостью выделения признаков из не структурированного текстового источника. 
— Рекомендуемый состав команды: специалист ML
— Предполагаемый стек технологий: Machine Learning, NLP, Big Data
— Требования к железу: требуется вычислительная мощность
— Уровень участников: новички / опытные / профи
* В этом кейсе можно принимать участие только очно на площадке. Онлайн-участие не допускается.

  • Юридический помощник для проверки НПА
Участникам хакатона при помощи методов искусственного интеллекта предстоит найти и разработать подходящую модель, осуществляющую классификацию абзацев текста нормативных правовых актов (НПА), а также «фронт» и «бэк» решения, обеспечивающих поиск и визуализацию ошибок смысла и логики в проектах НПА по выделению бюджетных средств в форме грантов и субсидий и несоответствия НПА требованиям законодательства.
Разработанная участниками система корректировки проектов НПА с учетом принятых актов и законов поможет своевременно производить выверку ошибок / неточностей в проектах НПА, на которую тратится минимум день, а если это межведомственное согласование, то недели. Решением смогут пользоваться рядовые специалисты, а также юристы в любых областях госслужбы. 
— Рекомендуемый состав команды: специалист ML, Frontend разработчик, Backend разработчик
— Предполагаемый стек технологий: Machine Learning, NLP, Big Data
— Требования к железу: требуется вычислительная мощность 
— Уровень участников: опытные / профи

  • Предсказание спроса с помощью ИИ
В Ростелекоме ежедневно используется множество моделей машинного обучения. При этом для построения таких моделей в основном задействованы внутренние данные (возраст, пол, история платежей и т. п.), и в меньшей степени внешние данные, такие как экономическая статистика, социальные и демографические показатели, курсы валют и фондовых рынков и пр.
Участникам предстоит построить модель машинного обучения на предоставленном датасете, а также, по возможности, обогатить его внешними данными, чтобы улучшить качество модели.
Разработанное участниками решение позволит упростить трудоемкий процесс сбора и проверки данных, а также сделает возможным прогнозирование покупок клиентами ПАО «Ростелеком», основываясь на внутренних и внешних данных.
— Рекомендуемый состав команды: аналитик, специалист ML / DS
— Предполагаемый стек технологий: код должен быть написан на Python, другие языки программирования не принимаются; библиотеки — только Open Source, либо допускающие коммерческое использование
— Требования к железу: рекомендуется наличие вычислительных мощностей
— Уровень участников: средний / высокий

Организатор: Министерство экономического развития Российской Федерации 

Оператор: АНО "Россия - страна возможностей"

Регистрация до 21 августа 15:00: https://hcklink.ru/12201


Хочешь узнавать о новых хакатонах, соревнованиях первым?
Подписывайся на нашу группу в ВК: https://vk.com/hackathoncom
Также, наш Telegram-бот, где мы присылаем хакатоны, соревнования по параметрам, которые интересны тебе: https://t.me/hackathons4ubot