1. ILSVRC比赛（ImageNet大规模视觉识别挑战赛）： 简介：自2010年以来，每年举办一次，主要使用ImageNet数据集，旨在通过软件程序正确分类和检测物体和场n2. 飞桨AI Studio星河社区： 简介：由清华大学药学院、百度飞桨、Intel共同发起，旨在通过AI Studio平台探索AI 药学领域前沿技术。 竞赛类型：包括“星河产业应用创新奖新能源场n3. AI Challenger 全球AI挑战赛： 简介：由创新工场、搜狗、美团点评、美图联合主办，致力于满足AI人才成长对高质量丰富数据集的需求。 比赛类型：涵盖多个领域的数据集和编程竞赛，奖金丰厚，吸引了全球大量参赛者。
4. DataCastle： 简介：一个专业的数据科学学习社区，提供大数据与人工智能竞赛，赛题源于社会热点问题和企业实际需求。 特点：相较于天池，DataCastle更多元、更亲民，适合普通机器学习爱好者。
5. 科赛/kesci： 简介：一个开放的数据科学社区，用户可以学习探索、交流分享、能力变现、发布任务。 特点：提供丰富的学习资源和数据比赛，帮助用户成为顶尖的数据科学家。
6. Kaggle： 简介：全球知名的机器学习竞赛平台，提供各种数据科学项目，比赛任务和常用数据集。 特点：Kaggle平台上的竞赛项目种类繁多，涉及多个领域，适合不同背景的参赛者。
7. 全国青少年人工智能创新挑战赛： 简介：由全国青少年人工智能创新挑战赛组委会主办，旨在培养青少年的人工智能创新能力。 特点：要求参赛青少年基于人工智能有关知识和规则，设计开发模型作品，撰写研究论文等。
8. 全国大学生AI科技竞赛： 简介：由中国国际科技促进会物联网工作委员会主办，旨在培养具有综合技能的复合型人才。 特点：竞赛采取线上形式，考察人工智能基础知识，题型为客观选择题。
AI综合评价竞赛：推动人工智能技术发展的重要平台
一、背景
近年来，我国政府高度重视人工智能产业发展，出台了一系列政策支持人工智能技术的研发和应用。在此背景下，AI综合评价竞赛应运而生。这类竞赛旨在通过公平、公正、公开的方式，选拔出在人工智能领域具有创新能力和实践能力的优秀人才，推动人工智能技术的进步和应用。
二、特点
1. 全面性：AI综合评价竞赛涵盖了人工智能的多个领域，如机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等，能够全面检验参赛者的技术水平和创新能力。
2. 权威性：这类竞赛通常由国内外知名高校、科研机构、企业等联合主办，具有较高的权威性和影响力。
3. 实用性：AI综合评价竞赛注重参赛者的实际应用能力，要求参赛者将理论知识与实际问题相结合，解决实际问题。
4. 国际化：许多AI综合评价竞赛面向全球选手，促进了国际间的技术交流与合作。
三、影响
1. 选拔优秀人才：AI综合评价竞赛为人工智能领域选拔了一批具有创新能力和实践能力的优秀人才，为我国人工智能产业发展提供了人才保障。
2. 推动技术创新：竞赛过程中，参赛者不断探索新技术、新方法，推动了人工智能技术的创新和发展。
3. 促进产业应用：AI综合评价竞赛关注实际应用，有助于推动人工智能技术在各行业的应用，助力产业升级。
4. 提高国际竞争力：通过参与国际AI综合评价竞赛，我国选手能够与国际顶尖选手同台竞技，提高我国在人工智能领域的国际竞争力。
四、发展趋势
2. 赛事内容更加丰富：未来，AI综合评价竞赛将涵盖更多人工智能领域，如自动驾驶、智能机器人、虚拟现实等。
3. 赛事形式更加多样化：除了传统的线上竞赛，还将出现更多线下比赛、研讨会等形式，促进选手之间的交流与合作。
4. 赛事评价体系更加完善：未来，AI综合评价竞赛的评价体系将更加科学、公正，更好地选拔出优秀人才。
