◆ 活動時間與地點：
(一) 報名日期(線上)：111年9月26日(一)上午九點開放報名~111年10月6日(四)下午五點截止
(二) 初賽日期：111年10月17日(一) ~ 111年10月21日(五)
(三) AI賽車挑戰賽初賽日期(線上)：111年10月11日(二)~111年10月21日(五)
(四) 亞太交流-英文組臺灣區複賽日期：111年10月22日(六)英文簡報
(五) 決賽日期：111年11月5日(六) 8:00am-5:00pm
(六) 決賽活動地點：國立臺灣大學綜合體育館（臺北市羅斯福路四段一號）
※主辦單位有權因應疫情狀況，採實體或線上方式辦理
◆ 報名網址：
活動網址：https://innoserve.tca.org.tw/
| 資格審查 |
初賽 |
決賽 |
| 9/26(一)~10/6(四) |
10/11(二)~10/21(五) |
11/5(六) |
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- 線上虛擬競賽
- 由參賽團隊於執行單位提供之AWS網站上傳作品程式進行虛擬競賽。
- 所使用之Reniforcement Learning model需命名為「InnoServe_英文專題名稱 (ex：InnoServe_First)」，以利抓取團隊之最佳成績。
- 參賽團隊需提供團隊所使用的AWS帳號。
- 10/24(一) 15:00將公告團隊最終成績，並擷取秒數最少的前20名進入決賽。
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- 線上虛擬競賽
- 由參賽團隊需提交自行訓練之Reinforcement Learning model參加線上虛擬競賽，時間將從上午9:30到下午15:00間進行線上虛擬決賽。
- 每一場次參賽團隊需跑4圈並設法取得最短時間。
- 團隊可於線上進行多次競賽，將取最佳成績進入最終排序之成績
- 秒數最短者則獲得第一名。
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◆ 說明：
本次AI賽車競賽必須透過AWS的DeepRacer雲端平台進行程式開發，透過線上虛擬的方式進行初、決賽。
什麼是AWS DeepRacer? 它是AWS出的一款1/18 比例全自動賽車，讓一般人可以透過有趣的方式來學習”強化學習模型”(Reinforcement Learning, RL)，RL 是一項進階的機器學習 (Machine Learning, ML) 技術，採用與其他機器學習方法截然不同的訓練模式。它的強大能力在於無需任何經過標記的訓練資料，即可學習非常複雜的行為，而且能在針對長期目標進行優化的同時做出短期決定。團隊只要使用AWS的雲端平台，與3D模擬器中的虛擬汽車及賽道，就可以很快速的開發自駕車機器學習模型(Reinforcement Learning model)。
利用 AWS DeepRacer，可以在雲端 3D 賽車模擬器中開始使用虛擬汽車和賽道，還可以將訓練有素的模型部署到 AWS DeepRacer與其他參賽團隊共同競技。
◆ 報名資格：
- 凡大專校院(含大專生、碩博士生)之在學學生都可參加。
- 每隊學生可由1~8人組成，另需有1-2名學校指導老師。
◆ 評審遴選：
一、初賽
- 資格審查：由競賽委員會依據報名文件進行資格審查。
- 採用線上虛擬競賽。
- 網址：初賽連結將於資格審查後提供給報名團對，敬請留意Email信件
- 每隊需於初賽期間2022/10/11(二) 09:00-2022/10/21(五) 23:59於AWS DeepRacer參加線上虛擬競賽，必須向DeepRacer聯盟提交AWS DeepRacer Reinforcement Learning model，將以程式設計的方式在執行單位提供之AWS網站賽道上進行比賽。
- 所使用之Reniforcement Learning model需命名為「InnoServe_英文專題名稱 (ex：InnoServe_First)」，以利競賽委員會抓取團隊之最佳成績。
- 參賽團隊需提供團隊所使用的AWS帳號。
- 線上虛擬競賽會依各種情況指定所需連續圈數(在虛擬比賽中指定之圈數)，單圈秒數(取至小數點後3位)將是平均的單圈時間，你可以為虛擬比賽提供多個模型，但競賽委員會只會保留你的最佳單圈時間。
- 10/24(一) 下午15:00將公告進入決賽的20個團隊及團隊最終成績。
- 請團隊也將你最好的成績截圖下來，寄至ayesha@mail.tca.org.tw ，以利委員會進行二次確認。
二、決賽
- 採用線上虛擬競賽
- 由參賽團隊需提交自行訓練之Reinforcement Learning model參加線上虛擬競賽，時間將從上午9:30到下午15:00間進行線上虛擬決賽。
- 每一場次參賽團隊需跑4圈並設法取得最短時間。
- 團隊可於線上進行多次競賽，將取最佳成績進入最終排序之成績
- 秒數最短者則獲得第一名。
- 本競賽僅能以自己的Reinforcement Learning model或是AWS 在 AWS DeepRacer 控制台提供的Sample model進行比賽。除了 AWS 在 AWS DeepRacer 控制台中提供的模型外，凡是分享 Reinforcement Learning model或使用分享的 Reinforcement Learning model 的參賽者都將會被取消資格。
◆ 獎勵方式：
| 獎勵內容 |
備註 |
第一名（1名）：新台幣50,000元
第二名（1名）：新台幣30,000元
第三名（1名）：新台幣10,000元 |
得獎隊伍的指導老師及該隊的學生成員均可獲得由AWS及中華民國資訊管理學會共同頒發的中英文獎狀乙紙。 |
