세계 청소년 인공지능 경연대회

수상 부문 및 경기 안내

1. 수상 부문

개인 상

    •    특별 금상 (그룹 참가자 상위 12%)

    •    금상 (그룹 참가자 상위 12%-25%)

    •    은상 (그룹 참가자 상위 26%-45%)

    •    동상 (그룹 참가자 상위 46%-60%)

    •    우수상 (그룹 참가자 상위 61%-100%)

단체 상

    •    우수 단체상

    •    우수 멘토상

수상자는 참가자 이름이 중문 또는 영어로 기재된 맞춤형 상장을 요청할 수 있습니다.

상품 선택

    •    전자 상장: HKD 200

    •    전자 상장 + 실물 상장: HKD 290

    •    전자 상장 + 실물 상장 + 메달: HKD 325

    •    전자 상장 + 실물 상장 + 메달 + 트로피: HKD 365

상품 신청 마감일은 결과 발표 후 2주입니다.
모든 상품은 신청 마감일 후 8주 이내에 발송됩니다.
상품 및 상장은 SF 익스프레스를 통해 착불로 발송됩니다.
상품 수령 서명 후 훼손 또는 분실 시 재발송되지 않습니다.
잘못된 정보 또는 연락 어려움으로 인한 배송 실패에 대해 주최측은 책임지지 않습니다.

2. 경기 안내

    1.    경기 부문
참가자는 문제 난이도 그룹에 따라 자유롭게 경기 등급을 선택할 수 있습니다.

    2.    등록 및 시간安排
지정된 마감일까지 등록을 완료하고 시험지를 제출하세요.
등록 시 확인 이메일이 발송됩니다.
마감일 전 언제든지 경기 포털에 접속하여 시험을 완료하세요.

    3.    시험 형식

    •    플랫폼: 온라인, 객관식·빈칸 채우기·단답형 문제로 구성됩니다.

    •    기기: 컴퓨터 사용을 권장하며, 모바일 기기 사용도 허용되지만 기능에 제한이 있을 수 있습니다.

윤리 규정
학술 진실성 서약을 엄격히 준수하세요.
화면 전환, 대리응시 또는 외부 지원은 금지됩니다.

    4.    경기 규칙

    •    시간: 30-45분 (부문에 따라 다름). 시간 종료 시 답안이 자동 제출됩니다.

    •    응시 기회: 참가자 1인 1회 제출 가능합니다.

    •    전략: 익숙한 문제부터 우선적으로 풀어주세요. 시간이 끝날 때까지 답하지 않은 문제는 다시 살펴볼 수 있습니다.

    •    도구: 계산기 사용이 허용됩니다.

    5.    내용 및 기대
문제는 기초 지식과 고급 문제 해결 능력을 모두 평가합니다.

    6.    결과 및 순위
학교 순위는 참가자가 제공한 데이터를 기반으로 산출됩니다.
공정성을 보장하기 위해 경기 직후 답안 및 결과는 공개되지 않습니다.
최종 순위는 다음과 같이 안내됩니다:

    •    등록된 연락처로 이메일/WhatsApp 메시지 발송

    •    공식 웹사이트 및 소셜 미디어에 게시

참가 자격 요건

1. 인공지능 기초

본 단원은 인공지능(AI)의 핵심 개념에 초점을 맞추며, 기본 정의 및 발전 단계(예: 약인공지능과 강인공지능의 차이, 전통 AI에서 딥러닝으로의 진화), 일반적인 AI 기술의 특징(예: 기계 학습, 이미지 인식, 자연어 처리) 및 AI 시스템의 기본 구조(예: 데이터 입력층, 모델 처리층, 출력층)를 포함합니다. 본 단원은 AI 분야의 기본 프레임워크를 체계적으로 검토하며, AI 기술에 대한 분류 기준, 핵심 용어(예: "알고리즘", "데이터셋", "모델 학습")의 의미 및 적용 시나리오, AI와 인간 지능의 유사점과 차이점, 그리고 다양한 AI 적용 시나리오에 대한 기술 매칭 로직(예: 스마트 홈의 센싱 기술, 교육 AI의 추천 알고리즘)을 포함합니다. 본 단원은 다양한 산업에서 AI의 적용 특징과 사회 생활에 미치는 영향을 다루며, AI 기술의 기본 분류 규칙, AI 시스템의 작동 원리 및 기술 다양성에 대한 심층 이해를 제공합니다. 이에는 AI 운영의 핵심 요소(데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 파워), AI 기술의 반복 과정 및 주요 AI 분야(예: 컴퓨터 비전, 음성 인식, 강화 학습)에 대한 개요가 포함됩니다.

2. 인공지능 원리 및 기술 로직

본 단원은 AI 현상의 원인, 기술 메커니즘 및 적용 경계를 탐구합니다. 예를 들어 기계 학습 모델의 학습 및 최적화 요인, 이미지 인식의 특징 추출 로직, 자연어 처리에서 의미 이해의 구현 과정 등이 포함됩니다. AI 시스템의 작동 및 제어 원리(예: 데이터 품질이 모델 정확도에 미치는 영향, 알고리즘 선택과 작업 시나리오 간의 매칭 규칙)와 핵심 AI 이론(예: 지도 학습의 손실 함수 원리, 비지도 학습의 클러스터링 알고리즘 로직, 강화 학습의 보상 및 벌칙 메커니즘 설계)을 분석합니다. 또한 다양한 AI 기술 간의 상호 관계(예: 기계 학습과 딥러닝 간의 계층 관계, 컴퓨터 비전과 음성 인식의 통합 적용), AI 기술 업그레이드에 대한 주요 요인(예: 빅데이터 규모의 확장 및 컴퓨팅 파워의 돌파), AI 시스템의 운영 특징(예: 데이터 기반에서 지식 기반으로의 추세, 모델 일반화와 과적합 간의 균형)을 심층적으로 탐구합니다. 또한 인간의 필요가 AI 기술 적용에 미치는 영향(예: 프라이버시 보호 요구에 따른 데이터 사용 제한, 윤리 규범이 AI 의사결정에 부과하는 제약)을 탐구합니다.

3. 인공지능 실습 및 적용

AI 실습 능력을 강화합니다. 이에는 일반적인 AI 도구(예: 간단한 프로그래밍 플랫폼 Scratch AI 모듈, 이미지 인식 소프트웨어 Teachable Machine, 데이터 시각화 도구)의 사용과 기본 AI 작업의 처리 워크플로우(예: 간단한 데이터 수집 및 정제, 기본 모델 구축 및 테스트, AI 적용 시나리오 설계 및 검증)가 포함됩니다. 현실 시나리오를 모방한 사례 분석을 통해 학생들은 AI 데이터(예: 이미지 특징 데이터, 텍스트 의미 데이터, 행동 궤적 데이터)를 해석하고, AI 솔루션의 합리성(예: 모델 선택의 적응성, 예상 및 검증된 적용 결과, 잠재적 위험 식별 및 회피)을 평가하며, 특정 요구에 대한 간단한 AI 솔루션(예: 스마트 학교 쓰레기 분류통에 대한 AI 인식 솔루션, 스마트 홈 조명에 대한 AI 제어 로직 설계)을 설계합니다. 학생들은 또한 AI 도구 및 분석 방법을 초기 적용하여 간단한 AI 실습을 수행합니다. 예를 들어 템플릿 기반 AI 프로그래밍, 소규모 데이터셋에서의 모델 학습, AI 적용 결과에 대한 비교 분석 등이 포함됩니다.

4. 문제 유형 및 난이도 수준

본 경기에는 객관식, 빈칸 채우기, 단답형, 서술형 및 AI 솔루션 설계 등 다양한 문제 유형이 포함됩니다. 난이도 수준은 참가자의 연령 및 지식 기반에 따라 조정됩니다. 어린이 부문은 AI 기초 지식의 암기 및 간단한 도구 운영에 초점을 맞추는 반면, 청소년 부문은 AI 원리에 대한 심층적 이해, 복잡한 시나리오에 대한 AI 솔루션 설계 및 문제 해결 능력을 강조합니다.