Задания Hackathon
жюри предоставляются любые результаты выполнения задания: ссылки на репозиторий с кодом, wireframes пользовательского интерфейса, рекламные материалы.
даже, если задача решена частично, следует представить жюри максимально большое количество материалов, которые позволят оценить результаты работы команды.
Задание #1
Необходимо разработать систему распознавания документов. Основная задача системы состоит в проверке документа на подлинность. Тип / типы документов для проверки устанавливаются участниками самостоятельно. При презентации результатов работы обязательно следует указать, какие именно документы проверяются. Например, паспорт гражданина определенной страны, водительские права, свидетельство о рождении, свидетельство о праве собственности и т.д.
Важно, чтобы система надежно выполняла проверку документов заранее установленного типа и сигнализировала о факте получения недействительного или просроченного документа.
Задание #2
С развитием искусственного интеллекта и его массовой доступностью возникла ситуация, когда студенты используют ИИ при выполнении письменных или графических работ.
Преподаватели по косвенным признакам могут определить, что работа выполнялась не самостоятельно. Однако наличие специализированного ПО, позволило бы выполнять подобную проверку автоматически и исключить субъективную оценку. Поэтому предлагается разработать систему в помощь преподавателям, которая сможет определять, был ли использован ИИ при подготовке письменной работы, создании графического материала, музыкального произведения и т.д. Предметную область, для которой будет выполнена разработка, следует ограничить самостоятельно. В результате пользователь системы должен видеть какая доля работы была выполнена с использованием ИИ.
Задание #3
Необходимо разработать “финансового помощника”, который на основании выписки с банковской карты, сможет сформировать список рекомендаций по вариантам экономии бюджета в зависимости от местности, где происходят траты, характера пребывания (постоянное проживание / туристическая поездка / командировка), количества людей для которых происходят траты.
Предполагается, что система будет учитывать, что пользователь проживает в “дорогой” местности, например США, соответственно его ежедневные траты будут больше, чем, например, в Польше. Оценку расточительности или экономности следует формировать на основании данных других пользователей, проживающих в той же местности.
Кроме того, система должна давать рекомендации какие из статей затрат можно сократить без ущерба для уровня жизни.
Задание #4
Необходимо разработать систему для логистической компании, которая будет автоматически контролировать поведение водителей и отправлять уведомления руководству, если водитель грубо нарушает правила дорожного движения. Предполагаем, что такие факты можно выявить на основе анализа данных с GPS трекера, а также акселерометра, установленных на машине.
Зная, где в данный момент находится автомобиль, нужно определить максимально доступную скорость и сравнить ее с фактической. Кроме того, исходя из текущего трафика, нужно понять, корректно ли водитель управляет автомобилем или “лихачит”. Под лихатеством понимаем движение со скоростью на 15% большей, чем весь поток, частые перестроения из одной полосы в другую, резкие (по сравнению с потоком) разгоны и торможения.
В случае, если будут выявлены признаки “лихачества”, следует отправить уведомление по заранее заданному адресу электронной почты.
Задание #5
Есть социальная сеть в которой каждый зарегистрированный пользователь может делать публикации. Нужен инструмент, позволяющий выполнять проверку содержимого публикации “на лету” с целью блокирования нежелательного контента. Под нежелательным контентом пониманием фото / видео / описание сцен насилия, обнаженной натуры, сексуальных сцен. Кроме того, нужно автоматически контролировать спам рассылки пользователей, выявлять автоматизированную активность от имени обычных пользователей. По факту выявления нарушений нужно блокировать / удалять публикации, а также информировать ответственных лиц. Ответственные лица могут указать, что публикация является допустимой (по аналогии с фильтрацией писем в почте в папку СПАМ). В таком случае нужно автоматически донастраивать модель проверки, чтобы в будущем она пропускала подобные публикации.