Начало / Университетът / Факултети / Стопански факултет / Новини от факултета / OPEN DATATHON ще се проведе в Стопанския факултет на 1-ви и 2-ри юни

   

28.05.2024

 

На 1-2 юни 2024 г. в Стопанския факултет, в зала 401, ще се проведе OPEN DATATHON. Събитието е с начален час 9:30 часа и е отворено за участие за студентите.

Screenshot 2024-05-28 115038

1) Участниците създават решение по избрана задача, което прилага някой AI алгоритъм. Всякакви програмни езици и среди са приемливи (включително графични скриптове като Scratch или обикновена електронна таблица), стига да може да се разгледа самият програмен код (или блупринт) и да може да се стартира с обикновени усилия. Задачата е да се получи работещ продукт, дори и да е са ограничени функционалности.

2) Алгоритмите, които препоръчваме:

*Ant Colony Optimization

*Particle Swarm Optimization

*Reinforcement learning

*Generative Adversarial Network

*Neuro Evolution of Augmenting Topologies

*Genetic / Evolutionary Algorithm

*Multi-agent modeling

*Fourier decomposition

*Multi-stage Selection Procedure

*Artificial Neural Network

*Разбира се, приемливо е да работите и с други от самоорганизиращите се алгоритми/методи/симулации (например симулация на Боиди, Клетъчни автомати, морфи или други).

3) Задачите, които са описани по-долу са също само препоръчителни - всеки има свободата да предложи друга реална или абстрактна задача (използвайки публично достъпни данни), която да бъде решена с този клас алгоритми/методи.

*Edu Game on AI - Създайте образователна игра, която сама по себе си е пример за изкуствен интелект. Тази задача изисква създаването на игра, която показва алгоритъм на изкуствен интелект. (single-player, multy-player, zero-player) http://bit.ly/AI-games

*Drone detection through radio signals - Откриване на дронове чрез радиосигнали.

*NumerAI - използвайки някои от алгоритмите/методите, създайте система за прогнозиране, която прави достатъчно точна прогноза за някое от седмичните състезания на Numer.Ai. https://numer.ai/

*Quantiacs - използвайки някои от алгоритмите/методите, създайте система за прогнозиране, която прави достатъчно точна прогноза за някое от Quant състезанията. https://quantiacs.com/, https://www.quantconnect.com/

*Crypto Bot - Създайте модел за прогнозиране на цените на основните криптовалути и автономен AI за вземане на решения за търговия/инвестиране.

*Portfolio Optimization - Създайте система за динамична оптимизация на портфейл.

*Real estate prediction - Създайте модел за прогнозиране на пазара на недвижими имоти. Можете да използвате данните от тук: https://www.imoti.net/bg/sredni-ceni или да използвате подходящ набор от данни (например от Kaggle).

*Game Playing Bot - Създайте бот, който играе вече съществуваща обикновена игра. Open AI публикуват огромни библиотеки от прости игрови среди (Gym и Universe), които често се използват като тестови площадки за AI алгоритми.

https://blog.openai.com/universe/, https://github.com/openai/universe, https://gym.openai.com/, http://bit.ly/AI-games

*Covid-19 prediction - Създайте модел за прогнозиране на разпространението на инфекциозни заболявания.

*Innoair Route - Създайте оптимизационен модел за обществен транспорт по заявка - случайни виртуални спирки в сравнително малка географска област.

*Traveling salesman problem - Създайте оптимизационен модел за проблема на търговския пътник.

*Cooperative game bots - Създайте повече от един бот (различни ботове могат да имат различни поведения), които трябва да си сътрудничат, за да победят в игра. http://bit.ly/AI-games

*Personal data - Използвайте подходящ алгоритъм за генериране на синтетичен набор от данни, който е статистически неразличим от оригиналния набор от данни (най-вероятно лични данни). Можете да използвате този набор от данни: https://docs.google.com/spreadsheets/d/1wzlIVU62dBbQHLizhOatry6VYkdmNJ4H/edit?usp=sharing&ouid=116174241199284364326&rtpof=true&sd=true

*Artificial Life - Създайте екосистема от конкуриращи се видове.

https://www.youtube.com/watch?v=4iQUcGyQhdA

https://www.youtube.com/watch?v=r_It_X7v-1E

https://www.youtube.com/channel/UCKzJFdi57J53Vr_BkTfN3uQ

http://b3s23life.blogspot.com/2006_09_01_archive.html

https://thelifeengine.net/

http://www.red3d.com/cwr/steer/

https://github.com/davidrmiller/biosim4

*Kaggle - Използвайте някой от AI алгоритмите, за да създадете решение за някое от (минали или настоящи) състезания на Kaggle. https://www.kaggle.com/

*Other - Свободни сте да предложите собствена задача.

4) Допълнителни препоръки:

*да се предава в правилния, работещ файлов формат (например .R, вместо .txt или .py вместо .txt);

*софтуерът да е самосъдържателен - инсталирането на всички необходими библиотеки да е включено;

*списък с изисквания за версии на библиотеки;

*независимост от операционна система;

*документация или достатъчно подробни коментари в кода;

*кратко изясняване - какво се решава и как (дори да е в коментар);

*приемливо ясно форматиране;

*по възможност: подробно онагледяване на резултатите;

*по възможност: да е дефинирана цяла работна среда (environment).