Учащиеся 2 "в" класса -Сеидова Сеид-Сурия,Ахундова Суна и Мурсалов Фирудин участвовали во Всероссийской олимпиаде"Время знаний" по русскому языку,по математике и по окружающему миру и стали победителями (1-е места) Классный руководитель Мамедова З.Г. В апреле 2021 года Афанасьева Анастасия, специальность «Экономика и бухгалтерский учет» приняла участие в заочной Всероссийской олимпиаде «Время Знаний» по дисциплине «Основы бухгалтерского учета».
Всероссийские блиц олимпиады для педагогов Время Знаний
Блиц-олимпиады «Время Знаний» в режиме «онлайн» – это не только интересно и полезно, но и быстро и легко. Всероссийский конкурс для детей и педагогов ""Всероссийская викторина" Время знаний"" тема: "Моя семья". Главная Фотогалерея Объявления Общепит Недвижимость Справка Статьи Форум. Педагог-психолог ОВЗ ОГКУСО «Центр помощи детям г. Тулуна» победила в блиц-олимпиаде «Время знаний».
Всероссийская олимпиада Время знаний
Проводим онлайн олимпиады и викторины для дошкольников, школьников и педагогов с 2015 года. 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. Я сейчас с ним обсуждаю новости в этой области или проекты, но большую часть времени я занимаюсь сам. В текущем учебном году олимпиада проходит по 24 предметам по единым заданиям на технологической платформе образовательного центра «Сириус».
Всероссийская олимпиада Время знаний
| Олимпиада «Время знаний» всероссийский конкурс | Студенты Института кибербезопасности и цифровых технологий заняли призовые места во Всероссийской онлайн-олимпиаде «Время знаний» по дисциплине «Финансовая грамотность». |
| Расписание финала олимпиады «Океан знаний» | Читатели дошкольного возраста приняли участие в викторине "Время знаний". |
Всероссийская олимпиада «Время знаний»
Поздравляем победителей и призеров муниципальной олимпиады и желаем новых творческих достижений и дальнейших побед!
Подготовила обучающихся к участию в олимпиаде преподаватель по теоретическим дисциплинам Шахкян С. Муниципальное бюджетное учреждение дополнительного образования «Милютинская детская школа искусств».
Национальная технологическая олимпиада — командные инженерные соревнования для школьников и студентов. Участники НТО получают уникальный опыт решения практических задач за рамками программы обучения. Победа дает абитуриентам льготы на 100 баллов ЕГЭ при поступлении в ведущие инженерные вузы, а также возможность пройти стажировки в компаниях. Студенты выпускных курсов могут получить бонусы при поступлении в магистратуру. Региональным координатором Национальной технологической олимпиады в Томской области является Детский технопарк «Кванториум».
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! Обучающиеся с удовольствием принимают участие в подобных олимпиадах, так как в первую очередь это отличный шанс проявить свои творческие способности, открыть в себе новые таланты, научиться логически мыслить.
Всероссийская олимпиада "Время Знаний"
Воспитанница тренера-преподавателя Оленникова И. А. Санникова Елизавета приняла участие во Всероссийской олимпиаде "Время знаний" "Физкультура. Участие с 9-го по 11-й класс в олимпиадах(определенных, не каких попало) дает абитуриенту к баллам по ЕГЭ, плюсом балла 2-4 при поступлении(точно сейчас не помню сколько баллов, но не много) в вуз. Всероссийская блиц-олимпиада "Время знаний" (Введение в педагогическую леятельность), я решила принять участие и получила Диплом Победителя (1 место), вопросы оказались довольно непростыми, даже сложными!
Олимпиада «Время Знаний» — всероссийский конкурс
Ребята старшей группы "Домовята" ДО "Жемчужинка" под руководством воспитателя Никитенко Н.Г. приняли участие во Всероссийской викторине "Время знаний" "Зимние виды спорта" и показали прекрасные результаты. 19.03.2023 г. в ти Самарской области была проведена блиц-олимпиада "Время знаний" для преподавателей по специальности "Фортепиано". В декабре ребята 2 класса Кировской ДМШ на уроках сольфеджио принимали участие во Всероссийской олимпиаде «Время знаний» по предмету «Сольфеджио», отвечали на вопросы блиц-олимпиады. Обучающиеся МКОУ «Большесалырская СШ» 4,9 классов приняли активное участие во всероссийской онлайн олимпиаде по английскому языку «Время знаний». Время знаний конкурсы для воспитателей. Главная. Новости.
Олимпиада «Время Знаний» — всероссийский конкурс
Оператор использует персональные данные Пользователя в целях: - получения запроса от Пользователя на Сайте; - для оповещения об акциях, проводимых администрацией Сайта; - получение Пользователем сообщений подписки, в рамках участника по условиям работы Сайта; - получения Пользователем персонализированной рекламы; - оформления запросов Пользователем настоящего Интернет ресурса сайта, получение уведомлений и ответов, на предмет текущего запроса; 3. Если предусмотрено при регистрации заявки на Сайте, Пользователь предоставляет следующую информацию: Фамилия, Имя, Отчество, контактный номер телефона, адрес электронной почты. Настоящее согласие действует бессрочно.
Подробности об обработке ваших данных — в политике конфиденциальности.
Срок действия лицензии на использования программного обеспечения окончен 31. Для получения информации с сайта свяжитесь с Администрацией образовательной организации по телефону 8 964 001 43 13 Функционал «Мастер заполнения» недоступен с мобильных устройств.
Вам будет предложено сразу пройти олимпиаду, которая состоит из 2-х блоков Первый блок - поле регистрации участника. Второй блок - вопросы олимпиады. Всего предстоит ответить на 17 вопросов, посвященных различным областям науки. Максимальное количество баллов за олимпиаду - 100. Среднее время прохождения олимпиады - 10 - 15 минут. Следует отметить, что временных ограничений по выполнению заданий не существует.
Все участники олимпиады получат сертификаты, а победители — дипломы. Дипломы победителей и сертификаты отправляются всем участникам мероприятия посредством электронной рассылки. Олимпиада, проходит с 14 октября по 9 ноября 2021 г.
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.