HAIO 2026
A 2026-os év versenyeinek eredményei és feladatai
Online Előválogató
Az online előválogató során a résztvevők két Kaggle feladatban mérték össze tudásukat. A két feladat rangsorának kombinálásával határoztuk meg a végső sorrendet.
Hóember számlálás
Az első Kaggle versenyfeladat a nyári online válogató keretében.
Gyártósor Minőségellenőrzés
A második Kaggle versenyfeladat a nyári online válogató keretében.
Hóember számlálás: Dobogósok
Regression / RMSE
Gyártósor Minőségellenőrzés: Dobogósok
Classification / ROC-AUC
Országos Döntő
Az online előválogató legjobbjai az ELTE Lágymányosi Campusán, helyszíni fordulón küzdöttek meg az EUROAI és az IOAI nemzetközi mesterséges intelligencia diákolimpiákra való bejutásért. A megmérettetés egy elméleti fordulóból és három gyakorlati feladatból állt: gépi tanulás (ML), számítógépes látás (CV) és természetes nyelvfeldolgozás (NLP).
Elméleti Forduló
Elméleti feladatsor kifejtős és feleletválasztós kérdésekkel a klasszikus és modern mesterséges intelligencia témaköreiből.
Korrupt Kódex
Egy betanított csalásdetektáló háló vizsgálata: a modell legitimnek minősített mintái közül, kizárólag a háló viselkedéséből kell megbecsülni, melyek származnak valójában csalárd tranzakcióból.
Darált Dokumentumok
Öt-szakaszos computer-vision nyomozás: darált dokumentumok rekonstrukciója barkód-alapú indexeléssel, a gyanúsítottak adatainak kinyerése, és egy polgár-felismerő háló futtatása CCTV kivágatokon.
Korlátozott Generálás
Korlátozott szöveggenerálás egy kis, előtanított nyelvi modellel (Qwen3-0.6B-Base): a tiltott szavak elkerülése mellett minél hosszabb, diverzebb és fluensebb kimenet előállítása.
Tábor Válogató
A felkészítő tábor záró fordulója, egyben az utolsó válogató a nemzetközi csapatba. A résztvevők három gyakorlati feladaton mérték össze tudásukat: gépi tanulás (ML), természetes nyelvfeldolgozás (NLP) és számítógépes látás (CV).
Vak Kurátor
Aktív tanulás: 15 000 képből pontosan 300 kiválasztása címkézésre, amelyből egy egyszerű prototípus-osztályozó épül. A pool zajos címkéket és vizuálisan hasonló elterelő (OOD) mintákat is rejt, amelyeket a beágyazásokból kell kiszűrni.
Érzelemfrissítés
Finomszemcsés, öt szintű érzelemosztályozás: egy háromosztályos rendszer kibővítése a nagyon negatívtól a nagyon pozitívig, a megadott Qwen3-Embedding modell LoRA-adaptációjával.
Modellbővítés
Folyamatos tanulás: egy 30 madárfajt ismerő modell kibővítése 25 új fajjal katasztrofális felejtés nélkül, részben címkézetlen adat okos kihasználásával (pszeudocímkézés).
Dobogósok
Kiválasztott Csapatok
A nyári tábor záró válogatója alapján kiválasztott csapatok, amelyek Magyarországot képviselik az EUROAI és az IOAI nemzetközi mesterséges intelligencia diákolimpiákon.
Szörényi Zalán András
Miskolci Földes Ferenc Gimnázium
Hegyi Erik
Vámbéry Ármin Gimnázium, DS
Podlipnik Ádám
Győri SZC Jedlik Ányos Gépipari és Informatikai Technikum és Kollégium
Kísérők
Szabó Barbara
Team Leader
Szalay Gergő
Team Deputy
Csibi Zsolt
Observer
Ungár Vince
Békásmegyeri Veres Péter Gimnázium
Tédi Bálint
SZC Jedlik Ányos Informatikai Technikum
Szekeres Linda
Budapest XVII. Kerületi Balassi Bálint Ny. G.
Jurácsik Marcell
Debreceni Fazekas Mihály Gimnázium
Kísérők
Gulyás László Csaba
Team Leader