各学院、各班级、全体在校学生：
为响应国家数字经济发展号召，推动大数据与人工智能技术在校园的普及与应用，搭建校内实践创新平台，培养学生的技术应用能力、创新思维和团队协作精神，夯实我校相关专业人才培养基础，选拔优秀团队代表学校参加更高层次竞赛，经研究，决定举办本校大数据与人工智能应用竞赛。现将有关事项通知如下：
一、竞赛主题
智启数据，慧创未来——大数据与人工智能赋能行业创新应用
二、组织单位
主办单位：计算机与人工智能学院
承办单位：计算机协会
三、参赛对象
本次竞赛面向本校全体学生（可跨学院、跨专业组队），以团队形式参赛，具体要求如下：
每支参赛团队由1-3人组成，可跨学院、跨专业组队，每位参赛选手仅能加入一支团队，不可重复参赛。指导教师不超过2人，并要求每一名教师作为第一、第二指导老师分别不超过2项，总数不得超过4项；
参赛选手需保证身份信息真实有效，组委会将对参赛资格进行审核（核对学生证信息），若存在虚假信息，将取消团队参赛资格及所有成绩。
四、竞赛内容
本次竞赛设两个赛道：1.大数据赛道2.人工智能赛道。
1.大数据赛道
本赛道分为“本科软件组”、“高职软件组”和“创意组”。
（1）本科软件组
竞赛内容分为大数据平台部署、大数据平台参数优化、大数据预处理、大数据分析、大数据可视化以及综合应用，具体包括：
大数据平台部署：参赛选手根据题目要求完成大数据平台的部署，包括但不限于Hadoop、HDFS、HBase、Hive、Spark、Zookeeper、Flink、Flume、KafKa、ClickHouse等，并能够根据要求对部署的平台参数进行调整以及测试平台可用性，对多个平台进行联调、联测，实现数据在不同的平台中进行流转。
大数据预处理：参赛选手根据题目要求对给定的数据（数据可能不完整、不一致、重复、含噪音等）进行预处理，使得数据准确、完整、一致、可用，并能够对数据格式进行转换以及完成初步统计任务。
大数据分析：参赛选手根据题目要求在已搭建好的大数据平台上进行数据的分析。
大数据可视化：参赛选手根据题目要求对给定数据进行可视化展示，并能对可视化结果进行解释说明。
综合应用：对给定的数据集，参赛选手综合应用大数据预处理、大数据分析与挖掘等技术，求解一个给定的问题。
（2）创意组竞赛分为四个主题
主题一：教育领域大数据及人工智能应用
基于教育领域大数据，实现特定教育场景下的任务，对教育场景具有较好的实际应用价值和意义。 可以参照的思考维度包括并不限于（鼓励学生提出自己的思考维度）： 1. 教学过程数据分析 2. 智能助教机器人 3. 教育资源建设 4. 智慧课堂管理 5. 教育管理的决策支持等。
主题二：医疗保健行业大数据及人工智能应用
基于医疗领域大数据，采用大数据和人工智能技术实现特定医疗保健行业中的任务，对医疗领域具有较好的实际应用价值和意义。
主题三：大模型相关应用
结合大模型的智能问答算法作品赛。此赛道以大模型为基础，可选择性结合自然语言处理、信息检索、知识图谱和机器学习等技术，以提供更智能、准确和人性化的答案。
主题四：其他行业大数据及人工智能应用
面向特定行业领域中的实际应用问题，基于行业数据及人工智能技术，探索应用场景并自行获取相关数据，最终提交具有原创性并能够进行可视化应用展示的参赛作品。
内容要求参赛作品须围绕大数据与人工智能核心技术，探索有具体落地场景的技术应用创意方案，如大数据与人工智能技术在工业、农业、医疗、文化、教育、金融、交通、公共安全、日常生活、公益等行业领域的应用探索。
竞赛采用开放命题，参赛作品须使用大数据与人工智能相关技术。参赛者应充分发挥创新能力，自由探索应用场景并自行获取相关数据，最终提交具有原创性并能够进行可视化应用展示的参赛作品。
2.人工智能赛道
（1）本科软件组
竞赛内容分为人工智能基础环境搭建部署、样本数据预处理、传统机器学习算法设计及应用、深度学习算法设计及应用、人工智能技术综合应用，具体包括：
人工智能基础环境搭建部署：参赛选手根据题目要求完成指定版本的人工智能相关开发环境的部署，包括但不限于Anaconda、深度学习库PyTorch、TensorFlow，并能够根据要求对部署的框架导入需要的相关库，包含但不限于sklearn，opencv。
样本数据预处理：对给定的样本数据（图片、文本或者数值数据），检测和去除数据集中的噪声数据、重复数据和无关数据，处理遗漏数据，去除空白数据域，标准化、归一化、二元化数据以及特征提取等处理。
传统机器学习算法设计及应用：典型传统机器学习算法的设计应用。包含但不限于逻辑回归、支持向量机、决策树、Kmeans等，根据题目或场景，通过选用机器学习算法利用Sklearn或者其它机器学习框架训练模型，实现分类、聚类算法并解决问题。
深度学习算法设计及应用：包括但不限于卷积神经网络、循环神经网络、对抗生成网络、强化学习算法等。根据题目或场景，通过选用深度学习相关算法，实现如图像、语音、文本分析等结构化/非结构化数据的识别检测等。
人工智能技术综合应用：给定现实场景和数据集，综合运用人工智能相关技术解决给定问题。
（2）硬件组
竞赛内容分为人工智能云端平台的使用、大模型离线部署的实现、大模型提示词的设计、大模型微调的实现、大模型的综合分析，具体包括：
人工智能云端平台的使用：登录指定的人工智能云端平台，在云端操作系统中完成基本命令，实现云端平台的文件上传下载等功能。（Linux、xshell、xftp等工具的基本使用）。
大模型离线部署的实现：将指定的大模型按要求安装部署到人工智能云端平台，部署后通过python代码能实现自然语言对话或图像识别、文本分类、语音识别等功能。
大模型提示词的设计：对给定的任务，考生自行设计大模型的提示词prompt模板。实现大模型的对话并能按照指定格式输出、生成包含指定物体的图片、传入图片、输出指定的描述信息等。
大模型微调的实现：加载给定的数据集，并对数据集进行预处理，利用代码或训练工具读取大模型，并对处理好的数据集进行微调训练。（包含：增量预训练、指令监督微调、奖励模型训练、PPO训练、DPO训练、KTO训练、ORPO等）
大模型的综合分析：总结分析能力，文档写作能力。能够从算力资源、训练推理、准确率等多方面对大模型任务的开发流程进行科学分析和构思，形成一整套可行的计划方案。
五、奖项设置和时间安排
1.校级赛规则和时间
校赛时间：2026年4月17日
大赛主要面对本校普通本科和专升本在校学生。比赛确定校级一、二、三等奖的获奖名单和晋级省赛的名单。公平竞赛的方式。(注：晋级省赛名单将采取校赛名次筛选。)
2.校级赛奖项设置
（1）大数据赛道：设一等奖、二等奖、三等奖，获奖队伍数约占报名队伍总数40%。
（2）人工智能赛道：设一等奖、二等奖、三等奖，获奖队伍数约占报名队伍总数40%。
3.省赛时间
（1）报名日期：2026年4月13-21日
（2）初赛时间：2026年4月25-26日
（3）决赛时间：2026年5月16-17日
4.省赛赛奖项设置
（1）大数据赛道—本科软件组、大数据赛道—高职软件组、大数据赛道—创意组、人工智能赛道—本科软件组、人工智能赛道—高职软件组、人工智能赛道—本科硬件组和高职硬件组分别设置奖项，按参赛队成绩排序，分别设置一等奖、 二等奖、三等奖。
（2）大数据赛道—创意组按主题分别评奖（主题内容见竞赛规程），如果某一主题的参赛队伍少于10支，则合到主题4中评奖。
（3）初赛按成绩排序，前60%的队伍进入决赛，评选一二三等奖。
（4）为鼓励参赛学校对本项竞赛工作的贡献，组委会将评选优秀组织奖（不超过参赛高校数20%）
六、比赛报名
即日起接受参赛报名，本次报名请进入大赛交流群填写个人信息，后续官网报名会在大赛群里通知。
参赛同学请加入QQ群：173491687（2026安徽省大数据与人工智能应用竞赛（校赛）交流群），大赛的相关信息将公布在该QQ群。
七、参赛须知及赛场纪律
1.大赛章程、竞赛大纲、后续通知、获奖名单等相关信息将由大赛组委会进行发布，请各参赛人员及时关注大赛官网。
2.参赛选手须遵守相关规定文明竞赛。如遇违规，按相关规定处理。
3.监考人员应遵循竞赛监考工作纪律，履行监考工作职责。
4.参加过历届省级及以上各项学科竞赛的获奖作品不允许参赛，一个作品只能参加同年份的一项学科竞赛，与往年获奖作品相比复制比过高的作品 不予评奖。这些要求请学校和指导老师认真执行，由指导教师严格把关，出现上 述情况组委会将根据情节轻重，向参赛学校通报、追究责任，同时取消竞赛成绩、 申请教育厅收回已获奖项。
大赛网址：https://jyt.ah.gov.cn/tsdw/gdjyc/dxsxkhjnjs/40758894.html