В Волгограде стартовал уникальный хакатон для IT-специалистов

Сегодня, 28 октября, на площадке ВолгГТУ начался седьмой окружной хакатон конкурса «Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект» – одного из проектов президентской платформы «Россия – страна возможностей».

Участники хакатона в составе от трех до пяти человек при помощи методов искусственного интеллекта научат модель машинного обучения читать текст на фото, определять участников в реестре технологических компаний и распознают депрессию, эмоциональный тонус и девиантное поведение.

Проведение конкурса запланировано с 28 по 30 октября. В последний день будут объявлены 9 команд победителей, который поделят призовой фонд хакатона в Южном федеральном округе составит 1 800 000 рублей.

К слову, заявки на участие в хакатоне подали уже 485 человек, всего в конкурсе подали заявки на регистрацию 63 команды.

Дмитрий Захарченко, руководитель хакатонов проекта «Цифровой прорыв, сообщил "Городским вестям", что поставленные в рамках хакатона кейсы имеют высокую значимость для разных сфер жизни человека.

- Участникам предстоит распознать текст с помощью искусственного интеллекта, определить участников экосистемы инноваций, а также определить депрессию - и все это при помощи искусственного интеллекта, - отметил руководитель хакатонов.

В первом кейсе от ПАО «Сбербанк» команды научат ИИ находить русскоязычный текст на фотографиях разного качества. В базе данных — снимки, сделанные в помещениях, на улице, при разном уровне освещения, погодных условиях и т. д. Технология применима в сферах здравоохранения, документооборота и образования.

Во втором кейсе от Министерства экономического развития РФ - научить ИИ соотносить параметры компаний-разработчиков/продукты с описаниями в реестре технологических компаний. Решение позволит точнее верифицировать данные о компаниях экосистемы инноваций РФ и быстрее оказывать им господдержку.

В третьем кейсе от ООО «Международная Академия исследования лжи» участники хакатона будут работать над моделью, которая будет определять степень эмоционального тонуса, депрессию или девиантное поведение. В будущем алгоритм поможет создать систему экспресс-диагностики уровня стресса человека.