Воспитатель Грузсчанского детского сада Борисовского района Алла Пономаренко подтвердила свою компетенцию путём участия во Всероссийской блиц-олимпиаде «Время знаний». Участие в предметной олимпиаде «Время знаний» — это не просто обычное тестирование и проверка для воспитателей, что ученик усвоил в школе, а также тренировка и саморазвитие. В апреле 2021 года Афанасьева Анастасия, специальность «Экономика и бухгалтерский учет» приняла участие в заочной Всероссийской олимпиаде «Время Знаний» по дисциплине «Основы бухгалтерского учета». Студенческая молодежь Самарской области принимает участие в Интеллектуальной олимпиаде «IQ ПФО». С целью исследования уровня сформированности предметных компетенций, повышения профессионального мастерства педагогов дошкольного образования 03 июня 2022 года была проведена муниципальная блиц-олимпиада «Время Знаний» для педагогов дошкольного.
Всероссийская олимпиада «Время знаний» май 2020
Об олимпиаде “Знаю”. Увлекательная олимпиада “Знаю” дает детям возможность: посоревноваться со своими сверстниками из разных регионов России. Время знаний это портал для проведения олимпиды среди школьников, викторины для детей, а также всероссийского конкурса для педагогов и воспитателей. Главная. Новости.
Всероссийская олимпиада "Время знаний".
В текущем учебном году олимпиада проходит по 24 предметам по единым заданиям на технологической платформе образовательного центра «Сириус». Новости. Основные сведения. награждены Дипломами победителей, занявших 1 место. Преподаватель Асмаева М.Ш. награждена дипломом за активное участие в подготовке победителей Всероссийской Олимпиады «Время знаний». Общие итоги окружной предметной Олимпиады «Марафон знаний» подведут эксперты в лице специалистов отдела Восточного образовательного округа.
МУНИЦИПАЛЬНОЕ БЮДЖЕТНОЕ ДОШКОЛЬНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
Чтобы стать участником системы «Время знаний», выберете подходящий конкурс на странице проекта. формирования ключевых качеств личности и мотивации к практическому применению предметных знаний, студенты 1-х курсов СХУ им. А. П. Боголюбова с 15 сентября по 15 октября 2023г. приняли участие во Всероссийской Олимпиаде «Время знаний» по предмету «Русский. 25 декабря 2023 года подведены итоги Всероссийской Олимпиады по английскому языку «Время знаний», в которой приняли участие студенты 2 курса. Заявки от участников и выполненные задания олимпиады принимаются по 9 ноября 2021 г. Олимпиаду проводит Российское научное общество.
Победители «Времени знаний»
Это были задачи на олимпиадное программирование, на математику и на сам искусственный интеллект. И: Есть ли у тебя какие-то собственные проекты? Вячеслав Чертан: Есть у меня проект — телемедицинский сервис для помощи в реабилитации после поражения лицевого нерва. Есть такие заболевания, которые приводят к тому, что часть лицевых мышц отказывается работать. Это может произойти от обморожения и несколько других болезней. Чтобы восстановить мышцы, нужно периодически выполнять мимические упражнения, делать это правильно. Как происходит контроль сейчас? Пациент приходит к врачу, врач у него лично принимает то, как пациент делает упражнения. В дополнение ещё может быть система, в которой человек выполняет перед зеркалом сам или записывает на камеру телефона и отправляет врачу. Это не сильно удобно, потому что врач должен отсматривать упражнения пациента либо вживую, либо на записи, тратя своё время.
Я разработал систему, которая на основе искусственного интеллекта определяет правильность выполнения мимических упражнений. Благодаря нескольким мифотекам, которые переводят изображение, определяют точки лица, по точкам лица строят отрезки и определяется правильность выполнения упражнения. И: Скажи, пожалуйста, какие задания Олимпиады у тебя вызвали наибольший интерес? Вячеслав Чертан: С заданиями по математике и программированию я справился, в принципе, легко. Самыми интересными как раз были задачи на машинное обучение — особенно всё, что связано с текстом. Я узнал, что в CatBoost можно использовать один дополнительный параметр, чтобы всё это работало легко и просто. И: Важным этапом любой задачи является предварительное исследование датасета. Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе? Вячеслав Чертан: Во второй задаче занимательным было то, что можно было обучить обычный классификатор через CatBoost, и он будет достаточно хорошо работать, а также то, что данные были немного повреждены и это нужно было заметить и устранить, чтобы балл стал выше.
И: Что поспособствовало улучшению качества решения? Вячеслав Чертан: Как уже говорил, убрав последний элемент и приплюсовав к индексам всех остальных по единичке, я получил качество модели лучше на 3 сотых. Без этого я был бы наверно на середине трейнинга, а здесь я оказался на одной четверти. И: Задача на предсказание клика включала в себя анонимные данные без описания. Как в таком случае ты подходил к анализу признаков? Вячеслав Чертан: Вообще — не знаю, сразу или нет, вроде бы через какое-то время — в задаче появилось описание того, что означает каждая колонка хотя бы примерно. Например, было написано, что буква алфавита обозначает какие-то категориальные признаки один и два, счетчики С1, С2, С3 — набор категориальных признаков. Я просто в катбусте прописал, что есть что, и это начало хорошо работать. По крайней мере лучше, чем было до.
В целом не составляет труда понять, какие признаки являются чем, проведя небольшой анализ в своём ноутбуке. И: Как и какие зависимости изучал? Вячеслав Чертан: Вообще на изучение зависимостей не так много времени ушло. Я почти сразу начал писать модельки. Во второй задаче что-то пошло не так сначала. Моделька выдавала на трейне и на валидации хороший результат, а на тесте приписывала всем класс того, что человек кликнет. Это было, естественно, как-то очень странно. И: Оценивал важность признаков или использовал всё как есть? Вячеслав Чертан: Не было на это времени.
Когда я написал хорошее решение, у меня оставалось минут 30, чтобы дошлифовать. Это очень мало с учётом того, что датасет весит очень много и одна его выгрузка и загрузка на систему занимает минут пять. И: Применял ли какие-то действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества? Вячеслав Чертан: Как я уже говорил — уберём последнюю запись, добавим ко всем остальным ID-шникам по единичке, и решение начинает работать лучше. В первой задаче, возможно, получилось случайно, возможно, нет, но я вовремя остановил выполнение своего решения, оно было медленным, отправил, и поэтому балл выровнялся на своей максимальной позиции. Если бы я не дорешал, балл был бы меньше, потому что одно решение. У меня два решения совмещались, показатели меняли друг друга. Если бы я это сделал чуть раньше или чуть позже, у меня был бы более низкий балл. И: Как тебе в принципе задание?
Вячеслав Чертан: Это было очень интересно, особенно то, что мне пригодилось не только знание по ML, но и знание об алгоритмах, умение оптимизировать тут тоже полезно. И: Расскажи, пожалуйста, какие эмоции ты испытываешь от того, что участвуешь в Олимпиаде? Вячеслав Чертан: Это просто круто, что находишься в таком месте. И: Что бы ты пожевал у участников следующей Олимпиады? Вячеслав Чертан: Не паникуйте и грамотно распределяйте своё время. Тимур Гарифуллин: Здравствуйте, меня зовут Тимур Гарифуллин. Я из Уфы. Учусь в 10-м классе 58-го лицея. И: Расскажи о своей подготовке к олимпиаде.
Тимур Гарифуллин: Я изучал разные материалы. В интернете рассматривал также библиотеки, связанные с этим направлением. В основном самостоятельно. Я вообще самоучка. И: Нравится заниматься машинным обучением? Тимур Гарифуллин: Да, это очень интересно. И: Какие перспективы видишь в этом направлении? Тимур Гарифуллин: Мне очень интересна эта область. Хотел бы побольше узнать об этом.
И: Какие у тебя планы? И: Может, уже сейчас есть проекты, в которых ты участвуешь? А сейчас подал заявку в Сириус. И: Есть ли у тебя какие-то идеи будущих проектов? Тимур Гарифуллин: Я хочу попробовать векторную базу данных, но пока что не могу придумать какой-то проект, чтобы её опробовать. И: Какие олимпиадные задания вызвали наибольший интерес? Тимур Гарифуллин: Наибольшие трудности вызвала рекомендательная система, так как я с этим никогда не сталкивался. И: А какое-нибудь простое задание выделить можешь? Тимур Гарифуллин: Простыми показались задачи по оценке зарплат профессии, хотя некоторые люди в последний день решили её лучше, чем я.
И: Расскажи про свои ощущения от олимпиады. Тимур Гарифуллин: Олимпиада интересная, узнаю много нового для себя. Например, никогда не интересовался рекомендательными системами, не пробовал математальные модели, а сейчас с удовольствием изучаю эти области. И: Не тяжело, что олимпиада проходит в несколько этапов и в разных городах? Тимур Гарифуллин: Нет, это прикольно. И: Было что-нибудь весёлое? Подружился с кем-нибудь? Тимур Гарифуллин: Встретил много знакомых с направления «Большие вызовы». Например, Гринюк Илья.
И: Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе?
Амурска для педагогов дошкольных образовательных учреждений Амурского муниципального района проходила педагогическая очная олимпиада «Время Знаний». Педагогам необходимо было в течение часа ответить на 30 тестовых вопросов, тем самым продемонстрировав свою профессиональную компетентность в вопросах обновления содержания дошкольного образования и знаний современных педагогических технологий.
Интернет-олимпиада «Интеллектуал» организована Агентством исследовательских проектов «Познание» для учеников 1-11 классов, студентов и дошкольников. Сроки проведения: 1 января — 30 июня 2020 года. Для участия в олимпиаде требовалось пройти на сайте онлайн-тестирование: ответить на 10 вопросов с выбором ответа.
Для получения информации с сайта свяжитесь с Администрацией образовательной организации по телефону 8 964 001 43 13 Функционал «Мастер заполнения» недоступен с мобильных устройств. Пожалуйста, воспользуйтесь персональным компьютером для редактирования информации в «Мастере заполнения».
ОЛИМПИАДЫ НА 2024 ГОД
- Последние новости
- Виртуальный хостинг
- Фотографии
- Всероссийская олимпиада “Время знаний” 2023!
- Всероссийская олимпиада "Время знаний"
Всероссийских конкурсов время знаний
Блиц-олимпиады «Время Знаний» в режиме «онлайн» – это не только интересно и полезно, но и быстро и легко. сайт международных и всероссийских конкурсов для воспитателей и педагогов с ускоренными сроками подведения итогов. сайт международных и всероссийских конкурсов для воспитателей и педагогов с ускоренными сроками подведения итогов. Время знаний это портал для проведения олимпиды среди школьников, викторины для детей, а также всероссийского конкурса для педагогов и воспитателей. Об олимпиаде “Знаю”. Увлекательная олимпиада “Знаю” дает детям возможность: посоревноваться со своими сверстниками из разных регионов России.
Всероссийская олимпиада «Время знаний»
Среднее время прохождения олимпиады – 10 – 15 минут. ВРЕМЯ ЗНАНИЙ 3 февраля 2023, Екатеринбургская детская школа искусств № 14 в Екатеринбурге — дата и место проведения, описание и программа мероприятия, купить билет. Мы в социальных сетях: Всероссийская олимпиада "Время знаний".
ОЛИМПИАДЫ НА 2024 ГОД
- Версия для слабовидящих
- "Время знаний"!
- Что тебя ждет?
- Подведены итоги II Всероссийской интеллектуального турнира «Время знаний 2023»
- Персональный сайт воспитателя. Группа «ПЧЕЛКИ»
- Всероссийская олимпиада "Время Знаний"
Студенческая молодежь Самарской области принимает участие в Интеллектуальной олимпиаде «IQ ПФО»
Дети были заинтересованы. Документы высылались своевременно. Все наградные док...
Эльбан; с. Поздравляем победителей и призеров муниципальной олимпиады и желаем новых творческих достижений и дальнейших побед!
И даже ни одного скандала не слышали про запись в школу. Какой отбор? У меня дочь поступала в 2013 году н чего не учитывалось, кроме победы на всероссийской олимпиаде по нужеому предмету. Сейчас баллы добавляют, но это за 10-11 класс. Даже если что то опять измениться совершенно точно дипломы до 9 класса ни кому не нужны Красная Ну что вы все?! Может автор ребенка в дягилевку отдаст? Или арт-этюд. Или еще в какую платную школу, в которую берут не всех, даже если у них кошелек нормальный?!
Или даже может есть гос. Я не стебусь, просто предполагаю.
Новости 17. Конкурс проводится для учащихся с 1 по 8 классы по общеразвивающим и предпрофессиональным программам. Кибаль Игнат преподаватель Л.
Всероссийская олимпиада «Время знаний» май 2020
Залазна Омутнинского района. Обучающиеся 6-9 классов состязались на звание лучшего знатока математики, русского языка, истории и естественных наук биологии.
Педагогам необходимо было в течение часа ответить на 30 тестовых вопросов, тем самым продемонстрировав свою профессиональную компетентность в вопросах обновления содержания дошкольного образования и знаний современных педагогических технологий. Амурска; 30, 38, 47 пос.
Задания разработаны так, чтобы школьники, изучая английский язык, развивали свое воображение, логическое мышление, учились делать выводы, работать с информацией, а также повторяли пройденный материал… Все задания олимпиады поделены по классам, по уровню знаний учащихся. В ходе выполнения заданий, учащиеся работали с грамматикой, лексикой, писали письма, соблюдая правила написания английского письма. Олимпиада помогает пробудить у школьников интерес к изучению английского языка, а оригинальные задания увлекательной интеллектуально-творческой олимпиады не дают скучать!
Гуглить, если чего-то не знаешь, найти ответ, какие-то наиболее частые решения таких задач. Игорь Дышлевский: Меня зовут Дышлевский Игорь, я учусь в 11 классе физико-математической школы в Тюмени, мне 17 лет. И: Расскажи, пожалуйста, о своей подготовке к олимпиаде. Игорь Дышлевский: Началась она с подготовки к основному этапу, некоторым задачам, заключительному этапу. К нему в основном готовился по вебинарам. Я понял темы задач, методы, которые нам предлагают организаторы, поэтому я сам смог посмотреть другие способы решения подобных задач. И: Ты готовился в школе? Может еще какие-то курсы были или в школе дополнительные занятия? Игорь Дышлевский: У меня в школе дополнительных занятий не было, курсов тоже, то есть самостоятельный поиск. И: Ты сейчас уже участвуешь в каких-нибудь проектах? Игорь Дышлевский: "Большой вызов" от Сириуса, Сочи. И: И есть ли у тебя какие-то идеи на будущие проекты? Игорь Дышлевский: Есть идеи улучшения тех проектов, которые уже есть. Идей будущих проектов тоже много. Одна из них — это совмещение некоторого количества моделей, больших моделей для создания ансамблей с моделями машинного обучения для решения более сложных задач. Добавление жёсткого интерфейса. Игорь Дышлевский: Наибольший интерес вызвали задачи по машинному обучению, которые были на основном этапе. Но больше машинного обучения душу греет из всех этих задач. И: Можешь ли выделить очень сложное или, наоборот, лёгкое задание? Игорь Дышлевский: Самое сложное — это задачи не по машинному обучению. Самые лёгкие задачи — по машинному обучению. Игорь Дышлевский: Задачи по машинному обучению были достаточно интересные. Задача на рекомендательную систему в основном этапе заставила сесть и всё-таки написать эту систему, что получилось не так быстро. Но всё же задача из финального этапа — самая интересная. Что в рамках решения обеих задач полезного получилось узнать при анализе, что поспособствовало улучшению качества решения? Игорь Дышлевский: Допустим, для задач в первый день у нас было распределение по классам в системе, куда мы заливали решения. Оно было одно, они были равномерные. Распределение в тренировочных данных было с ужасным перекосом от одного класса. Из-за этого при обучении я добавлял коэффициент, обратный проценту. Те классы, которых было меньше, имели большее значение, потому что на тестировочных данных их будет ровно столько же, как остальных. Из-за этого их надо учитывать сильнее, чем остальные, за один элемент. Как и какие зависимости изучал? Может, как-то оценивал важность признаков или использовал сразу всё, как есть? Игорь Дышлевский: Вначале смотрел, какие признаки можно удалить, какие признаки я точно не буду обрабатывать из-за того, что это может занять все 6 часов, которые у нас были. Соответственно, убрал 4 признака такими способом. Дальше смотрел на то, какие признаки к какому типу относятся. То есть, категориальные и некатегориальные. По этому поводу уже обрабатывались данные и подавались в разные модели. И: Помимо решения задачи как таковой ты всё же участвовал в соревновании. Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества? Игорь Дышлевский: С позиции взлома — нет. Но это как посмотреть. Я загружал таблицы с одинаковыми классами, чтобы понять, какое там распределение. Получилось узнать, что оно абсолютно равномерно. Как раз из-за этого был добавлен коэффициент. Затем распределение помогло понять, в окрестностях каких значений модель должна выдавать результаты, и так уже помогать отбирать модели. Попытки атаковать умышленно не было, но эти данные использовались для будущих моделей. Игорь Дышлевский: Успехов и удачи на олимпиаде. Также очень полезны для олимпиады вебинары. Чтобы решать задачи следующего этапа, очень полезно посмотреть предыдущий вебинар, который записывался для участия в этапе. И: Ты — финалист олимпиады по искусственному интеллекту. Расскажи, пожалуйста, как проходила твоя подготовка и как ты получил те знания, которые тебе помогли на Олимпиаде? Никита Таушканов: Машинным обучением я начал заниматься не так давно, где-то полгода назад. Занимался самостоятельно по свободным источникам в интернете. Это курсы, книги и прочее. В общем, вот и вся подготовка. И: Ты занимался на каких-то курсах? Никита Таушканов: По большей части это курсы на Stepik — такая образовательная платформа. Книги тоже очень много мне дали в плане знаний. И: Расскажи, почему именно машинное обучение? Никита Таушканов: Во-первых, мне кажется, за этим будущее. Во-вторых, мне просто понравилось, я попробовал — интересно, почему нет. Эта область совмещает в себе математику и программирование. И то и то мне нравится. И: Какие задания Олимпиады вызвали у тебя наибольший интерес? Никита Таушканов: По машинному обучению. Особенно понравилась задача про рекомендательную систему. И: Важным этапом любой задачи являлось предварительное исследование датасета. Никита Таушканов: На самом деле только за счёт этого я, наверное, и попал на 9-е место. То есть в первой задаче я просто нашёл удачные закономерности и набрал много баллов. А во второй провёл исследование, и в результате получилось много чего полезного оттуда достать. И: Было что-то, что поспособствовало улучшению качества решения? Никита Таушканов: Не знаю, не могу ответить. Никита Таушканов: Было очень сложно. Я первый час вообще не понимал, что где находится. Конечно, хотелось бы, чтобы сообщали хотя бы, что данные анонимные. И какие именно данные в какой колонке хранятся именно по типам? То есть тип — время, категории или числовые значения. И: Может, как-то оценивал важность признаков или использовал всё сразу, как есть? Никита Таушканов: Я не разобрался с категориальными данными. Там получились три колонки со списками значений. Что они означали, я не знал, и как их обработать, чтобы достать оттуда что-то полезное, тоже. Остальные все использовал по полной.