小编： 除了英中机器同声传译、英中机器文本翻译、场景分类、人体骨骼关键点检测、图像中文描述等五个主赛道外，创新工场、搜狗和今日头条等三家主办方还计划开放一些实验赛道
除了英中机器同声传译、英中机器文本翻译、场景分类、人体骨骼关键点检测、图像中文描述等五个主赛道外，创新工场、搜狗和今日头条等三家主办方还计划开放一些实验赛道。
目前，首个开放的实验赛道为“虚拟股票趋势预测”。主办方从股票及新闻中收集历史数据，经过脱敏，供参赛者进行模型训练和建模，对虚拟股票未来趋势进行预测。
该竞赛每周一轮，每轮结束时统计该轮队伍排名。最终累计每周积分决出最终的大奖。冠军将获得5万元人民币的奖励。同时，每周都会对该轮排名前三的队伍颁发奖金。
截至9月8日22时，“虚拟股票趋势预测”赛道成绩榜单上已经有128个参赛队伍。
自8月14日开放报名以来，“AI challenger全球AI挑战赛”吸引了来自世界各地的参赛者。
来自高校和科研机构的团队包括中国清华大学、北京大学、中科院、上海交通大学、复旦大学、中科大、香港科技大学、香港中文大学、台湾大学，美国康奈尔大学、佐治亚理工、纽约大学，英国剑桥大学、帝国理工学院，德国卡尔斯鲁厄大学，法国国立路桥学校，澳洲卧龙岗大学，日本早稻田大学。
来自公司机构的团队包括百度、蚂蚁金服、小米、搜狐、奇虎360、众安保险、平安科技、同花顺、陌陌、迅雷、中兴通讯、中国移动、中国电信、格灵深瞳、驭势科技、摩拜，微软、通用电气、英特尔、eBay、Micron、法国巴黎银行，还有神秘的公安部院所。
参赛者中也不乏曾在各种大赛上叱咤风云的人物，比如天池阿里移动推荐算法大赛冠军、滴滴DI-tech算法大赛冠军、ImageNet目标分类任务和定位任务双料冠军、中兴算法精英挑战赛冠军，IBM-滴滴编程马拉松大赛冠军，以及Kaggle大赛的众多优胜者。
本次大赛开放了超过1000万条中英文翻译数据（用于同声传译等自然语言处理的各类应用）、70万个人体动作分析标注数据（用于无人驾驶、安防、体感游戏等场景）、30万张图片场景标注和语义描述数据（用于图像和视频内容理解、图像标题自动生成等各类应用），是国内迄今公开的规模最大的科研数据集。选手们要运用这些数据，完成5大“变态”任务，分别为：
英中机器同声传译：挑战同声传译中的语料无标点、无断句、口语化、以及夹杂语气词等问题。
场景分类：寻找一个更鲁棒（Robust，意为稳健性）的场景分类模型，解决图片的角度、尺度、和光照的多样性问题。
人体骨骼关键点检测：挑战复杂生活场景中的人体检测，并预测多种复杂动作下的人体骨骼关键点位置。
图像中文描述：用一句话描述给定图像中的主要信息，挑战中文语境下的图像理解问题。尝试自然语言处理与计算机视觉技术结合的力量。
五项比赛任务设有共计200万元人民币的奖金池。上海科技大学教授马毅、旷视科技首席科学家孙剑、前Google研究院高级管理科学家林德康等十余位人工智能专家组成大会评委会。
为何将首个实验赛道主题设为“虚拟股票趋势预测”？创新工场认为，金融市场是由大数据驱动的行业，也是最快速被AI冲击的行业之一。金融及相关数据可以说是目前最容易获得、最海量公开、也是非常适合用于机器学习的数据来源。此次“虚拟股票趋势预测”，通过开放数据集和竞赛的形式帮助广大兴趣爱好者入手机器学习，是大赛中相对低门槛的入门实验赛道。
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