簡介
想用人工智慧讀懂桌球比賽的戰術變化嗎？本競賽以真實結構化的桌球擊球時序資料為基礎，邀請學生運用AI技術，從連續擊球過程中學習戰術演化與勝負關鍵。參賽者需根據前n拍的擊球序列，同時預測下一拍的球種、落點，以及該回合的最終勝負，實際體驗時序資料與策略決策的建模挑戰。
報名方式
- 報名隊伍每位隊員皆須於『AIdea平台』及『AI CUP報名系統』皆以同一個 Google 或 Facebook 帳號分別完成註冊會員的動作。
- 報名隊伍每位成員須於『AI CUP報名系統』登入報名，並依照報名頁面所示項目，逐項填寫每位隊員之資料(註1)，並完成組隊流程，以進行競賽登錄。所有參賽隊伍命名皆由系統給定，無法由由參賽者自行決定隊伍名稱
- 隊伍於『AI CUP報名系統』完成競賽登錄後之下個工作日，各隊伍成員即可於『AIdea平台』參與本次競賽。
- 參賽組別分為學生組、社會人士組。學生組需要全隊皆為學生身分；隊伍內只要有一名非學生身分者，則全隊列為社會人士組。
- 報名後，請每位參賽者協助填寫「基於時序資料之桌球戰術與結果預測競賽－前測問卷」
- 比賽結束後，請參賽者協助填寫「基於時序資料之桌球戰術與結果預測競賽－後測問卷」
- 若參賽者因配合課程而報名比賽，請向課程老師或助教詢問「課程代碼」，並在報名時填寫「課程代碼」，以便後續課堂老師取得參賽結果進行相關課堂評分。
註1：報名系統流程說明可至AI CUP官網查看（相關網站→AI CUP報名系統流程）或至下載區下載報名流程說明文件。隊員資料中的Email，請填寫各隊員於『AIdea平台』註冊之Email，若報名頁面填寫之Email與『AIdea平台』之Email兩者不相符，將視為報名不成功。
獎項
| 獎項名 | 名額 | 獎金 |
| [學生組排名獎]第一名 | 1名 | 10萬 |
| [學生組排名獎]第二名 | 1名 | 6萬 |
| [學生組排名獎]第三名 | 1名 | 4萬 |
| [學生組排名獎]優等獎 | 2名 | 9千 |
| [學生組排名獎]佳作獎 | 8名 | 4千 |
學生組前13名隊伍除獎金獎項外，並將獲頒"教育部獎狀"。排名第14至30名之且為前25%之隊伍，不限身分依規定繳交報告後經主辦單位之評審委員審定後，可獲頒"計畫辦公室電子獎狀"。
領獎資格與方式
- 本次獎項「學生組排名獎」13名。
- 學生組排名獎(註2)：得獎隊伍同意協助主辦單位下列安排，否則喪失領獎資格。
- Private Leaderboard排名前25%之隊伍 (不超過30隊)，依規定繳交報告後經主辦單位之評審委員審定，將獲頒教育部人工智慧競賽計畫辦公室電子獎狀。
- 隊伍內所有成員於報名當日起至競賽測試集答案上傳截止時間止，皆須符合中華民國各級校院在學學生身分，該參賽隊伍方具學生組領獎資格，並於敘獎時檢附相關證明。
- 獎金以新台幣匯款方式發放，符合報名規範及具領獎資格之得獎隊伍應推派有本地新台幣帳戶之隊員代表受領獎金，並以該隊員為中華民國稅務申報人繳交相關所得稅，並依規定簽署包含稅務、個資使用、領據等相關之文件。
- 「學生組排名獎」得獎隊伍須於指定截止日前，提交可重現該模型的原始程式碼與最終報告，以驗證結果。
- 最終成績的評量項目包括兩部分：(1).該隊伍於Private Leaderboard之排名，佔80%比重；及(2).該隊伍於公告期限前繳交之報告，佔20%。兩者同為實際獲獎依據。惟獲獎隊伍必須為Private Leaderboard排名前25%；且成績超過評審委員團隊訂定baseline分數之隊伍(不超過30隊)，並依規定期限繳交報告、通過評審委員團隊的審查。
- 報告應包含主辦單位所規定之內容項目，評量標準包括：(1).完整性、(2).正確性、(3).程式原創性與(4).桌球知識與技能之結合性。由教育部人工智慧競賽與標註資料蒐集計畫辦公室之專家委員組成之評審團隊，進行評分。若截止期限之後報告仍有所缺漏、或截止期限後方繳交者，將不予補交、修改，亦不予以評分。
- 「學生組排名獎」得獎隊伍內任一成員，曾於「教育部人工智慧競賽與標註資料蒐集計畫辦公室」所運籌之「教育部全國大專校院人工智慧競賽 (AI CUP)」已獲得前三名(含第一~三名、金/銀/銅牌獎)之優秀成績達三次(含以上)者，若於比賽中再次得名，該隊伍將僅獲頒教育部獎狀、不發放獎金，獎金遞補予次一名隊伍，兩支隊伍將並列同一名次。此規定不溯及既往，獲獎次數累計自2022秋季賽起算。
- Private Leaderboard總排名前25%；且成績超過評審委員團隊訂定baseline分數(baseline score =0.75)之隊伍(不超過30隊)，經評審委員團隊審查報告後予以核定，將依比賽辦法提供教育部獎狀乙紙或教育部人工智慧競賽計畫辦公室電子版獎狀。惟指導教授不得與學生一同報名，請於報名系統及最終報告內填寫指導教授名稱。
- Private Leaderboard總排名係指已有繳交答案且完成賽事取得Private Leaderboard分數的隊伍，方列入排名。未依規定期限繳交答案之隊伍/繳交答案失敗未修正之隊伍視同棄賽，不列入總排名。
- 獲頒「學生組排名獎」之得獎隊伍，經主辦單位之評審委員審定後將獲得教育部獎狀乙紙。獲獎團隊成員之個人資訊，將以報名系統內所填寫之資訊為準 (資料最後修改期限同報告收件截止期限)，並以此為製作獎狀及發放獎項之依據。
- 「學生組排名獎」各項獎勵名額得視參賽件數及成績酌予調整，參賽作品未達水準時，得由主辦單位之決選評審委員決定調整/撤銷名次、從缺，或不足額入選。
- 「學生組排名獎」之得獎隊伍，須同意競賽指導單位與競賽運籌單位，基於授課或人才培育或學術研究等之非營利目的，運用或分享優秀得獎隊伍所繳交之報告或程式碼。
- 得獎隊伍需至少推派一員代表，依主辦單位通知參與後續頒獎活動、並進行簡報分享。如無隊友協助，則可請親友一人代表出席領獎及進行簡報分享，並同意競賽指導單位與競賽運籌單位，基於授課或人才培育或學術研究等之非營利目的，運用或分享優秀得獎隊伍所繳交之簡報及發表影片。
- 因報名資格審查及頒獎資料審核需求，請確認 AIdea註冊帳號之姓名為正確之中文姓名，如有需要可至 AIdea 帳號之 My Profile 功能中進行修正。
- Private Leaderboard排名前25%之隊伍 (不超過30隊)，依規定繳交報告後經主辦單位之評審委員審定，將獲頒教育部人工智慧競賽計畫辦公室電子獎狀。
註2：若前13名有社會人士隊伍，學生組排名獎名額將以排名依序遞補，領取教育部獎狀及獎金。
活動時間
| 項目 | 時程 | 說明 |
| 報名時程 | 2026/3/3 – 2026/5/31 | 開放報名 |
比賽正式開始
競賽訓練集Training Dataset、競賽測試集Test Dataset下載與訓練模型預測 | 2026/4/1 11:00 AM – 2026/6/1 | - 測試集包含Public Dataset與Private Dataset，競賽獎項最終分數以Private Dataset結果計算。
- 4/1早上11:00起競賽隊伍可下載訓練資料集與競賽測試集，並開始上傳達案進行評分。Leaderboard將取自最高分的一次上傳結果。此期間，參賽者可獲Public Score結果做為參考。若出現同分，以繳交時間判斷排名順序，先上傳者名次在前。
- 此期間預測結果每日提交之上限為3次，每日上傳次數以檔案計算。
- 答案上傳期限至2026/6/1晚上23:59:59，逾期不接受上傳。
- 競賽者需於規定時間內上傳檔案，答案檔案需依照規定之格式，以避免上傳失敗的問題。
|
| 結果發佈 | 2026/6/2 16:00 PM | 公佈 Private Leaderboard成績 |
| 上傳報告 | 2026/6/4 – 2026/6/17 | 優勝隊伍提交預測模型的說明文件、自製之訓練資料集、與程式碼 |
| 公佈最後名次 | 2026/7/17 16:00 AM | 公佈比賽最終名次 |
| 頒獎典禮 | 2027第一季 | 暫定 |
Q&A
若對於比賽有任何問題，歡迎在 討論區 提出，如不便於公開討論區提問，請將問題填報至AI CUP 2026 春季賽－基於時序資料之桌球戰術與結果預測競賽發問表單（https://forms.gle/N3M7eo3Wc5d1woMXA），或email至https://aidea.com。
巡迴課程
主辦單位將在全國開設 AI CUP 巡迴課程，課程均為免費報名，有興趣的參賽者歡迎至AI CUP 網站關注最新消息，或追蹤FB 粉絲專頁。
評估標準
- 提交檔案請使用.csv檔，內容格式需符合比賽格式規定。上傳檔案內容請使用UTF-8(無BOM檔首)編碼，並使用Unix系統換行字符。請勿使用其他Non-Printable Characters，以避免評分失敗的可能。
- Leaderboard系統會對每次的提交結果進行評測，以最高分那一次呈現於Leaderboard。若出現參賽隊伍同分情形，以上傳繳交時間判斷排名順序。
- 比賽過程中，參賽隊伍可至Leaderboard與Submission History確認各次上傳之評測分數做為參考。Submission History內將提供每次評測的分數。
- 比賽期間僅提供Public評測分數及排名做為參考，所有Private評測分數不公布，比賽結束後將另外公佈Private Leaderboard的結果，並以此Private成績及規定繳交之報告為排名依據。
- Private Leaderboard總排名係指已有繳交答案且完成賽事取得Private Leaderboard分數的隊伍，方列入排名。未依規定期限繳交答案之隊伍/繳交答案失敗未修正之隊伍視同棄賽，不列入總排名。
- 競賽測試集Dataset將於4/1 (三) 上午11:00開放下載，同時可開始上傳答案。
- 4/1 (三) 上午11:00至 6/1(一) 晚上23:59:59之間，可上傳競賽測試集Dataset預測結果，逾時則不予評分。此期間每日上傳次數上限為3次，須注意每日上傳次數以檔案計算。
評分方式
本競賽旨在評估參賽者利用前 n-1拍的時序資料，對下一拍（第n拍）及當前回合（Rally）結果進行多項預測的綜合能力。
為實現對所有參賽者的單一排名，競賽將採用一個綜合評分指標（Overall Score），該指標由以下四項預測任務的個別表現加權平均構成。
各單項任務將採用以下最能反映其特性及應對潛在數據不平衡問題的指標：
- 任務一：下一拍（第 n拍）的球種預測（多分類）
評估指標 ($S_1$)：Macro F1-Score
理由：球種類別樣本高度不均衡。Macro F1-Score 給予所有類別相同的權重，以評估模型在各類球種（包括稀有球種）上的平均預測表現。 - 任務二：下一拍（第 n 拍）的落點 (以九宮格分隔球桌區域) 預測（多分類）
評估指標 ($S_2$)：Macro F1-Score
理由：不同落點區域的擊中頻率不一。Macro F1-Score提供在各區域間均衡的性能評估。 - 任務三：當前回合（Rally）結果預測（二分類）
評估指標 ($S_3$)：AUC-ROC (Area Under the ROC Curve)
理由：AUC-ROC 衡量模型區分兩種結果的整體能力，不受特定分類閾值影響，並且在處理潛在類別不平衡時表現穩健。
所有參賽者的最終排名將依據單一的「綜合評分指標」。該指標的計算方式是將參賽者在三項預測任務中獲得的分數（各單項任務的評估指標分數，均標準化至 0 到 1 範圍），依照預設的權重進行加權平均。
$$Score=w_{1} \times S_{1} + w_{2} \times S_{2} +w_{3} \times S_{3} $$
目前$w_1$,$w_2$,$w_3$訂為：0.4, 0.4 和0.2。這是因為：準確預測對方下一拍的球種 (任務1) 和落點 (任務2) 是戰術分析和應對的核心，具有較高的戰術價值，故給予較高權重；預測整個回合的勝負 (任務3) 是衡量模型對局勢發展和多拍連貫性理解的最終體現，但其重要性可能不及關鍵戰術元素（球種、落點），因此權重相對較低。
