총 상금 1,000만원
우수 참가팀은 LG 유플러스 지원시 서류 전형 및 코딩 테스트 전형 통과 혜택

LG유플러스 아이들나라 콘텐츠 추천 데이터셋 및 베이스라인 코드 제공

AI Ground는 일상을 즐겁게 바꿀 수 있는 새로운 가치, 창의적인 AI 모델을 발굴하고자
딥러닝, 머신러닝 개발에 관심있는 누구나 참여 할 수 있는 AI 경진대회 입니다.

2022 유플러스 AI Ground는, 캐릭터부터 교육용 콘텐츠까지 다양한 콘텐츠를 제공하는
유아-아동 전용 미디어 서비스 ‘아이들나라’의 AI Task 및 실제 사용자 데이터를 바탕으로,
새로운 추천 아이디어 및 프로필별 맞춤형 콘텐츠 추천 AI 모델을 개발하는 AI 경진대회 입니다.

AI 모델링이 익숙치 않은 분도, 쉽게 참여하실 수 있도록 AI 경진대회 플랫폼인 ‘AI Stages’ 및 ‘베이스라인 코드’ 를 지원합니다!
베이스라인 코드를 기반으로 다양한 모델링 실험을 시도하고,
실시간 리더보드를 통해 참가자의 AI 모델 성능을 검증하며, 점진적으로 향상시킬 수 있습니다.
또한, 참여자간 토론 및 공유를 통해 창의적인 AI 추천 모델을 개발할 수 있는 AI Ground 입니다.

아이의 프로필 정보와 부모의 관심사 정보 그리고 시청 이력과 메타 데이터를 활용하여,
아이가 좋아하는 콘텐츠 뿐만 아니라 부모가 보여주고 싶은 콘텐츠까지 아이들에게 더 나은 콘텐츠를 추천할 수 있는 AI 모델을 제안할 수 있는 기회입니다!

우수 참가팀에게는, 총 상금 1,000만원과
LG 유플러스 신입사원 지원시 서류 전형 및 코딩테스트 통과 혜택을 제공합니다!
AI 모델링에 관심있는 내국인이라면, 누구나 참여 가능합니다!

📍지원하러 가기 2022 유플러스 AI Ground 신청서 링크

• 모집 기간: 2022년 10월 31일(월) 23:59 까지
• 참가 대상: AI 모델링에 관심있는 내국인 누구나 지원 가능
• 유의사항: 참여자 모두 개별적으로 참가 신청해주셔야 합니다.
  경진대회는 개인 또는 팀(최대 3인)으로 참여 가능하며, 팀 결성을 원하시는 경우 대회 기간 중 ‘팀 결성 기간’ 내에 결성 가능합니다.
  AI Stages 가입 계정을 정확히 작성하지 않을 경우, 대회 참여가 지연될 수 있습니다.
  

주제 | LG유플러스의 아이들나라 데이터를 활용한 프로필별 맞춤형 콘텐츠 추천 AI 모델 개발

참가 대상 | 딥러닝, 머신러닝 모델링 및 개발에 관심있는 내국인 개인 또는 팀(최대 3인)

기간

• 팀 결성은 대회 종료 2주 전인, 2022년 11월 18일(금)까지 가능합니다. 팀 결성 시 이후 탈퇴 및 수정은 불가한 점을 유의해주시길 바랍니다.
• 솔루션 발표 및 Q&A는, 최종 리더보드(Private Score) 상위 10개팀을 대상으로 진행합니다.
  
• 세부일정은 변동될 수 있으며, 시상 일정은 수상팀 개별 안내 예정입니다.
• 제출한 내용 중 허위사실이 있을 경우 수상이 취소될 수 있습니다.

AI 모델링 및 리더보드 제출 (11월 7일 10:00 ~ 12월 2일 18:59)

• LG유플러스의 아이들나라 데이터를 활용한 프로필별 맞춤형 콘텐츠 추천 AI 모델 개발 진행
  
  • 아이들나라 추천 데이터셋은 유아-아동 전용 미디어 서비스의 데이터로 아이의 프로필 정보(성별/나이/아이관심사 키워드),
    부모의 관심사 키워드 및 시청 이용패턴 정보를 모두 포함하고 있으며, 데이터 분량은 3개월치 이상, 시청이력은 4백만건 이상 포함되었습니다.
  • 유플러스 아이들나라는 우리아이의 배움습관을 함께 키우는 국내 최초 맞춤 교육 서비스입니다.
    
• 안내된 대회 데이터셋 및 코드 기반으로 개인/팀(최대 3인) 단위로 대회에 참가, 추천 AI 모델을 개발하여 AI Stages 리더보드에 결과 제출을 진행합니다.
  대회 운영 기간중에는 Public Score에 의한 실시간 리더보드를 공개하며, 대회 종료 후 Private Score 리더보드 결과를 공개합니다.
  
  • Private Score 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 제출 파일 2개를 필수로 선택해야 합니다.
    
  • 대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 최종 수상 순위가 아니며 ‘온라인 솔루션 발표 및 Q&A' 및 코드 검증(대회 규칙 위반 사항 및 모델 결과 검증) 후 최종 수상자가 결정됩니다.

1차 평가 | Private Score 리더보드 점수 (12월 2일 19:00)

• Private Score 리더보드 내 모델 성능 점수가 높은 순위로 상위 10개팀을 우수 참가팀으로 선정합니다.
  
  • 최종 리더보드 순위는 12월 2일(금) 19:00 기준 발표됩니다. 리더보드 동점 팀 발생시, 리더보드 제출순을 우선으로 선정합니다.
    
  • 리더보드 상위 10개팀은 2차 평가 대상자로 수상 희망시, 12월 7일(수)까지 코드 및 PPT 제출을 완료해야합니다.
    해당 팀은 개별 이메일로 상세 내용을 안내드릴 예정입니다.

2차 평가 | 온라인 솔루션 발표 및 Q&A (12월 9일 )

• 우수 참가팀(Private Score 상위 10팀) 중 수상 희망팀을 대상으로 온라인 발표 및 Q&A를 진행합니다.
  최종 제출한 코드 및 솔루션 발표 자료(PPT)를 바탕으로 심사가 진행되며, 하단의 평가 기준표에 따라 점수를 부여합니다.
  
  • 최종 결과물에 대하여 ‘결과물 재현 가능 여부' 및 ‘허용되지 않은 데이터셋 및 가중치 사용 여부' 검증을 통해 수상 및 순위 적합 여부를 판별하고,
    최종 검증 과정을 완료한 팀에 한하여 시상을 진행하며, 부정행위 등의 이상 발견 시, 수상이 변동될 수 있습니다.
    
  • 온라인 솔루션 발표 및 Q&A는 발표 10분, Q&A 20분으로 총 30분간 진행됩니다.
    PPT 자료는 평가기준에 맞춰 자유 양식으로 작성이 가능하며, 팀원별 역할 및 LG 유플러스 신입 입사 지원 희망 여부를 개인별로 필수 작성하여야 합니다.
    

최종 수상팀 발표 (12월 말 예정)

• 2차 평가 점수 및 코드/모델 결과 검증 결과에 따라 상위 5개팀을 최종 수상팀으로 선정합니다.
  

총 상금 1,000만원

• 최우수상 1팀 - 500만원
• 우수상 1팀 - 200만원
• 장려상 3팀 - 각 100만원

✔️ 상금은 수상팀 대표에게 지급되며, 세금은 주최측에서 부담합니다. 
✔️ 수상시 라이센스 공동 사용 계약
  제출된 응모작에 대한 권리는 응모자에게 있습니다.
  단, 수상작에 대해서는 상금의 수여와 함께 코드 및 저작물 관련 양수 양도 계약이 진행되며,
  계약이 성사된 이후 해당 코드 및 저작물의 소유권은 LG유플러스의 소유로 인정됩니다.

우수 참가자 혜택

• 최종 리더보드(Private Score) 1위 ~ 10위 팀 중 희망자를 대상으로, LG 유플러스 신입사원 입사 지원시 서류전형 및 코딩 테스트 특전을 1회 제공합니다.

참가 접수 시 유의 사항

• 참가 접수 시 ‘AI Stages’ 회원 가입 정보 기재를 필수로 진행해야하며,
• 데이터 외부 반출 불가

대회 제한사항

아래 제한사항에 해당할 경우 규정 위반 처리 대상이 될 수 있습니다.

• 데이터셋 사용 관련 규정 : 참가자는 대회 참여 과정에 주최측이 제공한 데이터 외의 외부 데이터셋을 활용할 수 없습니다.
• 사전학습 가중치 사용 규정 : 참가자는 외부 데이터 및 제공된 테스트 데이터셋으로 학습된 사전 학습 가중치를 결과 산출에 활용할 수 없습니다.
• 테스트셋 활용 가능 여부 : 참가자는 모델 학습에 테스트셋을 활용하거나, 테스트셋의 정보를 학습에 활용하여 최종 결과를 낼 수 없습니다.

일일 제출횟수

• 일일 제출횟수는 개인/팀 단위 5회로 제한됩니다. (일일횟수 초기화는 자정에 진행)

Private Sharing 제한

• 비공개적으로 다른 팀과 코드 혹은 데이터를 공유하는 것은 허용하지 않습니다.
  코드 공유는 반드시 대회 토론게시판을 통해 공개적으로 진행되어야 합니다.

팀 결성 가능 기간

• 대회 종료 2주전까지(2022년 11월 18일 금, 자정까지) 최대 3인으로 구성된 팀 결성이 가능합니다.
• 팀 결성 이후, 탈퇴 및 수정은 불가하오니 이점 유의하여 주시길 바랍니다.

추가로 궁금하신 점이 있다면, 아래 이메일로 문의해주시길 바랍니다.

문의 | ai-edu@upstage.ai