Призы: Сертификат на 200 000 тенге на каждую задачу

Задача 1:

Как рекомендовать авторам (блогерам, влогерам) трендовые темы, на которые можно создавать контент?

Много  авторов хотят создавать уникальный, релевантный и популярный контент, но не знают о чем писать/снимать видео. Необходимо сделать систему рекомендации, подсказки для тематических блогеров, какая тема сейчас в тренде по данной тематике, что популярно у читателей.

Задача 2:

Разработать чат-бот, отвечающий на все вопросы о спорте, в том числе энциклопедические и актуальные. Бот, способный обрабатывать данные на тему спорт и выдавать ответы. Данные берутся из интернета.

Задача 3:

Разработать веб-приложение для визуализации и редактирования текстов, представленных в виде графа

Для обучения Диалоговой системы генерируется большой объем структурированных данных (тегированный текст в виде графов). Для их генерации, разметки и дальнейшей обработки нужен инструмент, который бы позволял:

• визуализировать граф
• редактировать граф (добавлять вершины и ребра)
• присваивать теги (категории) вершинам графа
• разграничивать права (чтобы могли использовать разные группы пользователей)
• импортировать и экспортировать граф с сохранением внесенных изменений

Призы: 1 приз на лучшее решение стоимостью 200 000 тенге + утешительные призы

Задача 1:

В нашей компании очень любят читать. Компания поощряет данное направление и покупает в собственную библиотеку актуальную профессиональную литературу, которая помогает нашим инженерам расти. Но интересная и полезная литература имеется не только в библиотеке компании, но и у самих инженеров. Дабы упростить процедуру учета литературы и распространения книг мы предлагаем разработать для этого приложение. Ниже будут описаны требования, которые помогут вам приступить к реализации системы.

1. Система должна предоставлять возможность регистрации пользователей посредством аутентификации пользователей через социальные сети.
2. У пользователей системы должна присутствовать возможность вести список книг, которыми они обладают, а это означает – добавление, просмотр, редактирование и удаление информации о книгах
3. У пользователей, желающих взять книгу в аренду должна быть возможность поиска книг
4. При наличии необходимой книги пользователь отправляет запрос владельцу на предоставление книги в аренду.
5. Если владелец готов предоставить книгу он подтверждает запрос и после передачи книги он может отслеживать у кого на текущий момент находится его книга
6. После возвращения книги, владельцу необходимо отметить что книга вернулась к нему.
7. Было бы замечательно предоставить возможность оставить отзыв о книге прочитавшему человеку
8. Если же для вас требования покажутся семечками, то предлагаем усложнить задачу – заполнение информации о книге из различных источников, например, ozon.ru, amazon.comfc

Задача 2:

В компании EPAM очень много проводят технических интервью по различным направлениям. В современном мире разработка программного обеспечения базируется на использовании множества технологий и быть специалистом во всех направлениях сложно. Поэтому, мы бы хотели собрать единую базу вопросов, которые могут быть использованы инженерами при интервьюировании кандидатов. Чтобы хотелось видеть в таком приложении с позиции интервьюера:

1. Формировать базу вопросов для кандидатов, а, именно:
   1. Добавление вопроса, с возможностью предоставления ответа, указания минимального уровня кандидата, которому может быть задан вопрос
   2. Добавление комментариев к вопросу от других интервьюеров, а также оценка вопроса и ответов
2. Автоматическое формирование рекомендуемого набора вопросов, которые могут быть заданы кандидату на основе знаний, указанных в его резюме. В сформированный набор вопросов могут входить также вопросы из смежных областей, вопросы выше оцениваемого уровня собесе дуемого.
3. Кроме автоматического формирования было бы неплохо предоставить возможность редактирования вопросов, входящих в данный набор, сортировку и объединение в смежные темы.
4. Возможность вносить практические тестовые задания, которые позволят оценить работу и подход кандидата к решению практических задач. При внесении информации о практическом задании необходимо указывать, что именно проверяет задание, какие дополнительные вопросы можно задавать и на что обращать внимание.
5. А если интервьюер проводит часто собеседования, то у него уже скорее всего есть любимый набор вопросов, который он бы хотел сохранить в системе и отредактировать в любой момент, то есть необходимо предусмотреть возможность ведения персонального набора вопросов для каждого интервьюера.

Prizes: TBA + merchandise for participants

Problem statement

Test files (UPDATED AT 3:30 pm, March 16)

Призы: TBA

Критерии оценки

Задача 1:

Используя готовые шаблоны службы Azure чат-бот разработать качественный прототип умного кросс-платформенного чат-бота с целью запуска онлайн сервиса для абитуриентов NU по всем программам университета (бакалавриат, магистратура, докторантура, MBA и др.), который бы давал ответы на часто-задаваемые вопросы 1-й и 2-й линии по программам вуза, требованиям для поступления, документации, навигации, и пр. для поддержки потенциальных абитуриентов вуза.

*Дополнительные идеи команды приветствуются.

*Высшим пилотажем будет если в демо-прототипе будет вариант, когда с помощью набора сценариев вопрос-ответ чат-бот сможет развернуть конструктивный диалог с пользователем начиная от вопроса пользователя – «На какую специальность вы посоветуете поступить?» – промежуточного выявления интересов и предрасположенности пользователя – до рекомендаций списка наиболее подходящих специализаций на основе анализа ответов пользователя и сопоставления с предложениями программ вуза.

Выгоды: оптимизация штата и времени ресурсов приемной комиссии, централизация источника актуальной информации, одновременный охват большего количества человек, оптимизация времени на покрытие вопросов, повышение клиентского сервиса, разработка маркетинговых сценариев для кастомизированных предложений на основе анализа базы входящих вопросов, поддержка маркетинга,

*возможность как текстового так и голосового сервиса.

Критерии приема: действующий качественный прототип чат-бота на стадии завершенности, который возможно реализовать в течение 24 часов разработки с использованием шаблонов службы Azure bot.

Фокус-группа для тестирования продукта: сотрудник(и) NU из службы по работе с абитуриентами и маркетинга программ MBA.

Стек технологий:

1) Облачные сервисы Microsoft Azure (Служба Azure Bot, Хранилище Azure, Средства для разработчиков Azure)

2) Сервисы Azure AI  Platform

3) Службы аналитики Azure Analysis Services/Power BI

Задача 2 – prototype development:

AI for Good is a challenge for developers, students, and data scientists to use AI to tackle some of society’s greatest challenges.

We invite you to submit ideas that use AI to:

• Advance environmental sustainability. For example:

o   Agriculture: Efficiently monitor the health of farms in real time

o   Biodiversity: Accelerate the discovery, monitoring and protection of biodiversity across our planet

o   Climate change: Give people more accurate climate predictions to help reduce the potential impacts

o   Water: Model Earth’s water supply to help us conserve and protect fresh water

• Empower people with disabilities. For example:

o   Employment: Help people develop professional skills and influence workplace culture and inclusive hiring

o   Daily Life: Use AI for hearing, seeing and reasoning with increased accuracy to help people with everyday tasks

o   Communication and Connection: Create possibilities for all people regardless of how they listen speak or write have equal access to information and opportunities

Assessment criteria:

Your ideas are judged on the following three parameters:

50% – Originality of Impact

20% – Solutions Feasibility

30% – Complexity to Implement

AI For Good – Cheat Sheet

Bring your idea to life and empower those working to solve humanitarian issues & create a more sustainable and accessible world.

Don’t know where to start? Want some ideas? Discover below some interesting (not exhaustive) AI capabilities powered by the AI Platform, like:

Cognitive Services

Tap into high-quality RESTful intelligent APIs for Vision, Speech, Language, Knowledge and Search with just a few lines of code. No need to be an expert in data science to make your systems more intelligent, engaging and discoverable.

• Site – https://azure.com/cognitive
• Documentation – https://docs.microsoft.com/en-us/azure/cognitive-services/
• Tutorials – /en-us/services/learning-paths
• Code Sample examples – here & here

Conversational AI

Build, connect, deploy, and manage intelligent bots to naturally interact with your users on a website, app, Cortana, Microsoft Teams, Skype, Slack, Facebook Messenger, and more. Get started quick with a complete bot building environment, using C#, JavaScript, Python, and Java.

• Bot Framework Site – https://dev.botframework.com
• Documentation – https://docs.microsoft.com/en-us/azure/bot-service/?view=azure-bot-service-4.0
• Tutorials – /en-us/conversational/learning-paths
• Code Sample examples – https://github.com/Microsoft/BotBuilder-Samples/blob/master/README.md

Machine Learning

Simplify and accelerate the building, training, and deployment of your machine learning models.

• Site – https://azure.com/ml
• Documentation – https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/service/
• Tutorials – /en-us/machine-learning/learning-paths
• Code Sample examples – here and here

AI for Earth – Land Mapping APIs

Generating accurate, current land cover data at one-meter resolution.

• Site – https://www.microsoft.com/en-us/ai/ai-for-earth-apis?activetab=pivot1%3aprimaryr3
• Explore the demonstration – https://ai4e-landcover-demo.azurewebsites.net/
• Documentation – https://aiforearth.portal.azure-api.net/docs/services/5ada7702b5f82394929929a9/operations/5ab5905bb8d61f0e48853404
• Samples – https://github.com/aiforearth/Samples
• Tutorial & code sample example – http://github.com/Microsoft/landcover

AI for Earth – Species Classification API

Recognizing plants and animals in images, empowering citizen scientists and backyard enthusiasts with AI.

• Site – https://www.microsoft.com/en-us/ai/ai-for-earth-apis?activetab=pivot1:primaryr4
• Explore the demonstration – https://aka.ms/speciesclassification
• Documentation & code sample – https://aiforearth.portal.azure-api.net/docs/services/5b183aa7d114573c1fd1d383/operations/classify

Geo AI Data Science VM

Delivering geospatial analytics capabilities that improve the gathering, managing, and analyzing of geographic data in today’s IoT-driven world.

• Overview – https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/geo-ai-dsvm-overview
• How-to – https://docs.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/data-science-virtual-machine/use-geo-ai-dsvm

Призы: Призовой фонд в 150 000 тенге за каждую задачу.

Задача 1:

Общие сведения:  

Самый популярный метод передачи данных ключей от шлагбаумов – открытый радио диапазон LPD433 на несущей частоте в 433МГц. Данный канал не требует лицензии для использования и является открытым.  

Задача:

Ваша задача заключается в создании устройства для перехвата команд пульта управления шлагбаумов и эмитировать пульт. Устройство должно быть автономным и иметь интерфейс пользователя или через телефон или через механические кнопки с дисплеем.

Материалы на одну команду:

* RF433MHz 

* Arduino Uno 

* Провода мама-папа 

* Провода папа-папа 

* Макетная плата 

* Bluetooth 

* Дисплей 

* кнопки четыре штуки 

* резисторы  1кОм четыре штуки

* батарейка  крона 9В

* батарейный отсек 

Задача 2:

Тема: Reverse engineering. 

Необходимо найти все флаги вида {flag_*}

Ссылка на файл задачи.

Файл вы открыть не сможете – в этом и одна из задач. 

Призы: Сертификат на 150 000 тенге для каждой задачи

Задача 1:

Ваша цель состоит в том, чтобы предсказать вероятность (в диапазоне от 0 до 1) того имеет ли пациент болезнь сердца:

• 0 означает отсутствие сердечных заболеваний
• 1 представляет собой болезнь сердца

Существует 14 столбцов в наборе данных, где столбец patient_id является уникальным и случайным идентификатором. Остальные 13 столбцов описаны в разделе ниже.

• slope_of_peak_exercise_st_segment (type: int): уровень наклона электрокардиограммы в отрезке, при максимальной нагрузке
• thal (type: categorical): результаты стресс-теста таллия(thallium stress test), измеряющего приток крови к сердцу, с возможными значениями normal, fixed_defect, reversible_defect
• resting_blood_pressure (type: int): давление крови
• chest_pain_type (type: int): уровень боли в груди (шкала из 4)
• num_major_vessels (type: int): количество основных сосудов (0-3)
• fasting_blood_sugar_gt_120_mg_per_dl (type: binary): сахар в крови натощак > 120 mg/dl
• resting_ekg_results (type: int): статус электрокардиограммы в покое (статусы 0,1,2)
• serum_cholesterol_mg_per_dl (type: int): холестерин в мг
• oldpeak_eq_st_depression (type: float): разница в мере электрокардиограммы в состоянии покоя от состояния при физической нагрузки
• sex (type: binary): 0: жен, 1: муж
• age (type: int): возраст
• max_heart_rate_achieved (type: int): максимальная частота сердечных сокращений в минуту
• exercise_induced_angina (type: binary): вызывают ли упражнения боль в груди (Да/Нет)

Результат

Формат результата будет состоять из двух столбцов patient_id и present_heart_disease. Этот конкурс использует потери в качестве метрики оценки, поэтому значения present_heart_disease, которые вы должны представить, являются вероятностью того, что у пациента есть болезнь сердца (не в двоичной системе).

Ваш .csv должен выглядеть как пример ниже:

Данные для задачи:

submission_exmpl.csv

test_values.csv

train_labels.csv

train_values.csv

Задача 2:

Проблема

Для части сотрудников является сложностью определить возможную сумму своего вознаграждения. В компаниях, где система вознаграждения функционирует с бонусной сеткой, сотрудники не имеют точного представления о размере своего вознаграждения

Статистика

Сотрудники доверяют больше компаниям, которые имеют прозрачную систему оплаты труда. В опросе, проведенном фирмой Challenger, Gray & Christmas в 2015 году, 55 процентов респондентов (HR экспертов) заявили, что компании должны практиковать прозрачную форму оплаты труда

Потенциальное решение

• Необходимо создать инструмент, который позволит сотруднику определить точную сумму вознаграждения в зависимости от выполнения плана, закрытия проекта и т.д.
• Инструмент должен предоставлять информацию в режиме «здесь и сейчас»