Thông tin chia sẻ trong buổi tư vấn trực tuyến ngày 8/8. Chương trình có sự tham gia của các thành viên ban ra đề đến từ Trung tâm Nghiên cứu và Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo Quy Nhơn (QAI - FPT Software): ông Vũ Tự Cường - Giám đốc Công nghệ, ông Nguyễn Võ Thành Khang trưởng nhóm nghiên cứu eXplainable AI và Tiến sĩ Nguyễn Văn Vinh, ông Lê Ngọc Lợi, ông Nguyễn Quý Bảo, ông Vũ Hoàng Việt.
Buổi tư vấn xoay quanh nội dung về hai đề thi vòng loại. Đề một là Menu thông minh, yêu cầu thiết kế phần mềm nhận diện tên và giá của các món ăn trên menu sau đó chuyển đổi ngôn ngữ qua Tiếng Anh. Đề hai là Phân tích nhận xét, các đội cần thiết kế hệ thống tự động phân tích các bài đánh giá từ khách du lịch, đưa ra thang điểm về sự hài lòng từ một đến 5.
Giải đáp thắc mắc từ các thí sinh, các chuyên gia cho biết bộ data training đã cung cấp là cuối cùng, ban tổ chức sẽ không cấp thêm. Tuy nhiên các đội có thể tự thêm dữ liệu, được phép sử dụng các bộ data bên ngoài với điều kiện trích dẫn nguồn cụ thể. Khi thăm dò dữ liệu, thành viên được sửa data tùy ý nhằm tối ưu mô hình. Bài thi không cần nộp thêm file csv. Nếu OCR nhận diện dư (thành phần không phải tên món ăn) sẽ bị chấm sai.
Buổi tư vấn diễn ra trực tuyến. Ảnh chụp màn hình
Private test có số lượng 100 ảnh, các đội thi cần lưu sẽ có nhiều tên gọi, món ăn hơn so với dữ liệu ban tổ chức cung cấp. Đề thi cũng không phân biệt chữ viết hoa và viết thường, cả hai đều quy về một giá trị. Về F1_Trans, để đánh giá hai chuỗi không có ngưỡng sai số. Khi tương đồng 100% là đúng, nếu có sai vài % sẽ bị chấm câu trả lời sai.
Khi đánh giá, ban tổ chức sẽ yêu cầu tuần tự đến API, các đội cần lưu ý để tính toán việc chịu tải của model. Trường hợp không có kinh nghiệm tạo docker (mã nguồn mở), các chuyên gia có tạo sẵn docker để các đội tham khảo. Trong suốt quá trình thực hiện bài thi, ban tổ chức cũng đồng hành, hỗ trợ để lập trình viên hoàn thiện tốt nhất.
Thí sinh cũng câu hỏi về việc phân loại review (nhận xét từ khách du lịch), vì sao có hai nhãn khá tương đồng: ăn uống và nhà hàng. Ban tổ chức cho biết cuộc thi xoay quanh vấn đề du lịch nên cần nêu bật điểm nên đến là nhà hàng, khách sạn của từng khu vực đó. Khi có từ khóa liên quan "nhà hàng" thì mô hình của đội thi phải nhận diện được, xếp vào nhà hàng. Cụ thể hơn, khi du khách nhận xét quán ăn ngon hay nhà hàng ngon thì sẽ xếp vào dịch vụ "nhà hàng phục vụ"; còn với tên món ăn (hải sản, thịt, cơm...) thì sẽ xếp vào dịch vụ "ăn uống".
Cũng trong đề hai, nhận xét từ du khách sẽ thể hiện biểu cảm (tốt, khen ngợi) hoặc không. Đội thi cần dự đoán trường hợp không có biểu cảm thì mô hình không cần đánh giá, tức không thuộc xếp loại một đến 5 sao thì gán cho nó giá trị 0.
Sau buổi tư vấn, thí sinh có hai ngày nộp bài thử vào 13-14/8. Trong thời gian này, các bài thi không tính điểm và không ghi nhớ lịch sử. Cổng đăng ký đóng vào ngày 21/8. Từ mốc thời gian này đến hết 30/8, các đội nộp bài thi chính thức. Kết quả vòng loại công bố vào ngày 31/8.
Sáu bài thi có điểm cao nhất ở hai thử thách này sẽ tranh tài trong chung kết ngày 9/9 tại Quy Nhơn. Tại chung kết, các đội cần thiết kế một hệ thống tự động đề xuất lịch trình du lịch cho công ty. Lịch trình dựa trên yếu tố về thời gian, địa điểm và mức độ ưu tiên cho từng điểm tham quan của từng thành viên. Số thành viên trong công ty có thể lên đến hàng nghìn người.
Giải thưởng tiền mặt gồm: giải nhất 150 triệu đồng, giải nhì 70 triệu đồng và giải ba 30 triệu đồng. Các ứng dụng trợ lý ảo đạt giải sẽ được bảo trợ để hoàn thiện và ứng dụng vào thực tế, hỗ trợ trải nghiệm du lịch địa phương.
"Quy Nhơn AI Hackathon 2022" do QAI, FPT Software tổ chức dưới sự bảo trợ truyền thông và chuyên môn của AI4VN. Chương trình AI4VN là ngày hội lớn nhất về AI tại Việt Nam, tổ chức thường niên bởi Bộ Khoa học Công nghệ và Aus4Innovation; báo VnExpress là đơn vị đồng hành truyền thông và phối phợp tổ chức.
Minh Tú
