Wyniki konkursu:
Kategoria techniczna:
Grupa prac licencjackich / inżynierskich:
Miejsce I:
Antoni Kowalczuk
"Membership Inference Attacks on Large Diffusion Models"
Nagroda: 2000 PLN
Miejsce II:
Patryk Będkowski
"Development of Generative Models for Fast Calorimeter Simulations in Experiments at the Large Hadron Collider at CERN"
Nagroda: 1500 PLN
Miejsce III:
Daniel Jankowski, Zuzanna Buchnajzer, Stanisław Hapke, Kacper Dobek
"Deep Learning for Compositional Geometric Modeling in Medical Imaging”
Nagroda: 1000 PLN
Pozostałe wyróżniające się prace, które były zakwalifikowane do Etapu 2 oceny:
Małgorzata Kubiak, "Zastosowanie uczenia maszynowego do wykrywania i usuwania zakłóceń sygnałów w głębokiej stymulacji mózgu"
Jan Dalecki, "Dynamiczne zarządzanie mocą obliczeniową w silnikach szachowych za pomocą sieci neuronowych"
Michał Sikorski, Jakub Grzesiecki, Michał Janiszewski, "Klasyfikacja choroby Alzheimera, otępienia czołowo-skroniowego i osób zdrowych oraz estymacja Mini-Oceny Stanu Psychicznego na podstawie sygnałów EEG z wykorzystaniem modeli głębokich sieci neuronowych"
Grupa prac magisterskich:
Miejsce I:
Adam Kania
"Frequency relation to performance in Implicit Neural Representations"
Nagroda: 2000 PLN
Miejsce II:
Bartłomiej Sobieski
"Diffusion model-based counterfactual explanations in computer vision"
Nagroda: 1500 PLN
Miejsce III (ex-aequo):
Stanisław Frejlak
"Uczenie głębokie i kombinatoryczna teoria gier; szacowanie temperatur w grze go"
Nagroda: 1000 PLN
Krzysztof Jankowski
"Regularization of deep reinforcement learning agents in high replay ratio regimes and neural networks scaling"
Nagroda: 1000 PLN
Bartosz Cywiński
"Continual learning with diffusion models"
Nagroda: 1000 PLN
Szymon Antoniak, Michał Krutul
"Mixture of Tokens: Efficient LLMs through Cross-Example Aggregation"
Nagroda: 1000 PLN
Pozostałe wyróżniające się prace, które były zakwalifikowane do Etapu 2 oceny:
Jacek Karolczak, "Using Prototypes for Explaining Predictions of Machine Learning Models"
Bartłomiej Olber, "Detecting Out-of-Distribution Samples Using Neuron Activation Patterns"
Paweł Koźmiński, "Wykorzystanie metod głębokiego uczenia w problemie klasyfikacji dla danych typu Positive Unlabeled"
Aleksandra Mysiak, "Syntax probing in multilingual BERT"
Kategoria społeczna:
Grupa prac licencjackich / inżynierskich:
Miejsce I:
Piotr Czech
"Przyszłość pracy: Wdrożenia rozwiązań z zakresu AI przez przedsiębiorstwa i ich znaczenie dla zatrudnienia na poziomie sektorów"
Nagroda: 2000 PLN
Miejsce II:
Julia Mackiewicz
"Kreatywność językowa w tekstach generowanych przez ChatGPT"
Nagroda: 1500 PLN
Grupa prac magisterskich:
Miejsce I:
Jakub Bandurski
"Conditioning cooperation with property rights in Multi-agent Reinforcement Learning tragedy of the commons"
Nagroda: 2000 PLN
Miejsce II:
Mateusz Kot
"Aspekty prawne eksploracji tekstów i danych w zakresie trenowania systemów sztucznej inteligencji"
Nagroda: 1500 PLN
Miejsce III:
Agata Nowotnik
"Zagrożenia na rynku pracy w branży kreatywnej wynikające z rozwoju narzędzi opartych na sztucznej inteligencji na przykładzie generatorów tekstu"
Nagroda: 1000 PLN
Komisja Konkursowa:
Ścieżka techniczna:
Prof. dr hab. Przemysław Biecek, Uniwersytet Warszawski / Politechnika Warszawska
Dr Paweł Gora, Fundacja Quantum AI
Dr hab. Łukasz Kuciński, Wydział MIMUW, IM PAN
Dr Agnieszka Mikołajczyk-Bareła
Dr. hab Piotr Miłoś, Wydział MIMUW
Prof. dr hab. Dominik Ślęzak, Wydział MIMUW
Prof. dr hab. inż. Tomasz Trzciński, Politechnika Warszawska / Instytut IDEAS / Tooploox
Ścieżka społeczna:
Dr Katarzyna Drogowska, Uniwersytet SWPS
Dr Agnieszka Jankowska, Fundacja Digital Poland
Piotr Mieczkowski, Fundacja Digital Poland
Dr hab. Andrzej Sobczak, Szkoła Główna Handlowa
Prof. KUL, Dr hab., Urszula Soler, Katolicki Uniwersytet Lubelski
Członek Honorowy Komisji Konkursowej:
Prof. dr hab. inż. Andrzej Skowron, Instytut Badań Systemowych PAN
Pozostałe osoby oceniające prace (które wyraziły zgodę na publikację swoich danych):
Dr. hab, prof. UWM, Piotr Artiemjew, Uniwersytet Warmińsko-Mazurski w Olsztynie
Dr Łukasz Borchmann, Snowflake AI Research
Maciej Brzeski, Uniwersytet Jagielloński
Dr inż. Adam Dendek, Bayer
Dr Tomasz Dwojak, Snowflake
Dr hab. Tomasz Górecki, Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet im. Adama Mickiewicza w Poznaniu
Dr Piotr Kałużny, Allegro
Mikołaj Koszowski, Allegro ML Research lab
Dr Marek Kowalski, Microsoft
Dr Paweł Morawiecki, Instytut Podstaw Informatyki PAN
Dr Błażej Osiński
Maciej Szymczyk, UC Berkeley
Dr hab. Marek Śmieja, Wydział Matematyki i Informatyki, Uniwersytet Jagielloński
Dr inż. Maciej Świechowski, QED Games / Uniwersytet Warszawski
Dr hab. Bartosz Zieliński, Uniwersytet Jagielloński
Cele Konkursu
Nagrodzenie autorów najlepszych prac dyplomowych oraz stworzenie im odpowiednich warunków do dalszego rozwoju w Polsce.
Popularyzacja sztucznej inteligencji i promocja wyróżniających się prac dyplomowych w tym obszarze i ich autorów.
Łączenie zdolnych studentów i absolwentów z czołowymi ekspertami i firmami działającymi w obszarze sztucznej inligencji.
Zgłoszenia
Zgłoszenie konkursowe: Do Konkursu można zgłaszać prace licencjackie/inżynierskie i magisterskie dotyczące sztucznej inteligencji obronione na uczelniach na terenie Polski w okresie od 1.10.2023 do 30.09.2024. Dodatkowe wymagania dotyczące zgłoszeń znajdują się w Regulaminie Konkursu.
Adresaci konkursu: Konkurs przeznaczony jest dla autorów prac licencjackich/inżynierskich i magisterskich obronionych na uczelniach na terenie Polski.
Termin zgłoszeń: Prace na konkurs można zgłaszać od 14.10.2024, g. 12:00 UTC+2, do 30.11.2024, g. 23:59 UTC+2.
Prace można zgłaszać poprzez poniższy formularz:
Ocena prac i nagrody
Zgłoszone prace oceniane będą niezależnie w jednej z dwóch grup:
Prace inżynierskie i licencjackie.
Prace magisterskie.
W każdej z grup prace będą oceniane w 2 kategoriach:
Kategoria techniczna - obejmuje prace rozwijające matematyczne podstawy sztucznej inteligencji oraz prace stosujące metody sztucznej inteligencji w praktyce.
Kategoria społeczna - obejmuje prace dotyczące aspektów społecznych sztucznej inteligencji, np. kwestii etycznych, prawnych, edukacji.
Nagrody:
W obu grupach zgłoszeń oraz w obu kategoriach przewiduje się przyznanie 3 nagród:
I miejsce: 2000 PLN
II miejsce: 1500 PLN
III miejsce: 1000 PLN
Poza nagrodami finansowymi, laureaci miejsc I, II i III otrzymają również możliwość mentoringu ze strony ekspertów w obszarze sztucznej inteligencji. Będą mieli również ułatwioną ścieżkę rekrutacji na staże i stanowiska związane ze sztuczną inteligencją zaproponowane przez partnerów Konkursu.
Partnerzy Strategiczni:
Partner Wspierający: Allegro
W razie pytań dotyczących Konkursu zapraszamy do kontaktu: contact@qaif.org.