Заявки от участников и выполненные задания олимпиады принимаются по 9 ноября 2021 г. Олимпиаду проводит Российское научное общество.
«Время знаний»
Читатели дошкольного возраста приняли участие в викторине "Время знаний". Подготовка к школе. Русский язык- Ашинова Милана - награждена диплом I степени; Подготовка к школе.
Олимпиада ориентирована на выявление и развитие у обучающихся творческих способностей и интереса к научно-исследовательской деятельности; формирование ключевых компетенций, профессионально-значимых качеств личности и мотивации к практическому применению предметных знаний; распространение и популяризация научных знаний среди молодежи; создание условий для интеллектуального развития и поддержки одаренных детей, в том числе содействия им в профессиональной ориентации и продолжении образования. Педагог отмечен благодарственным письмом.
В этом году в состязаниях участвуют 224 человека из 14 регионов Приволжья — победители внутривузовских и региональных отборочных этапов. Также участие в соревнованиях Олимпиады приняли команды из Донецкой народной республики, Запорожской области, Кыргызской Республики, Республики Беларусь. Королева» и Поволжского государственного колледжа. Оценивать знания самых эрудированных представителей молодежи Приволжья будет профессиональная экспертная комиссия, в составе которой ученые ведущих вузов России, руководители, бизнесмены, представители IT-компаний. Заместитель полпреда Олег Машковцев поздравил одаренных и перспективных студентов от имени полномочного представителя Президента России в ПФО Игоря Комарова: «Интерес к Олимпиаде не угасает год от года.
Вопросы и задания олимпиады имели два уровня сложности.
Первая ступень позволила произвести оценку минимального уровня подготовленности обучающегося. Вторая — оценить самостоятельную подготовку студента по направлению подготовки, а также проверить знания и понимание составления единого правильного ответа из разных составных частей.
Всероссийская викторина «Время знаний»
сайт международных и всероссийских конкурсов для воспитателей и педагогов с ускоренными сроками подведения итогов. Блиц-олимпиады «Время Знаний» – это интересно и полезно! Студенты Института кибербезопасности и цифровых технологий заняли призовые места во Всероссийской онлайн-олимпиаде «Время знаний» по дисциплине «Финансовая грамотность».
Победители Всероссийской олимпиады "Время знаний"
Обучающаяся 1 класса Амбарцумян Милена вокально-хорового отделения приняла участие во Всероссийской онлайн-олимпиаде "Время Знаний" по предмету «Сольфеджио» и стала победителем (1 место). Мы в социальных сетях: Всероссийская олимпиада "Время знаний". Группа «ПЧЕЛКИ»», в нём содержится Всероссийская викторина «Время знаний», апрель, 2023г. Хомченков Дмитрий УЧАСТНИК Всероссийской олимпиады "Время Знаний" по предмету "Химия. 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. Время знаний это портал для проведения олимпиды среди школьников, викторины для детей, а также всероссийского конкурса для педагогов и воспитателей.
Всероссийская интернет – олимпиада «Время знаний»
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. И: Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества? Никита Таушканов: В целом я этим и занимался.
И: Как тебе задания? Никита Таушканов: Задания интересные очень. Я не так давно занимаюсь машинным обучением. Первая задача была немного сложная, но за 6 часов можно решить. Вторая тоже интересная. Единственный минус, как я говорил, это непонятно вообще, что с данными делать и что где находится. А так хорошая задача. И: Расскажи, пожалуйста, какие эмоции ты испытываешь от того, что ты участвуешь в Олимпиаде? Никита Таушканов: Когда я приехал, мне всё очень понравилось. Очень щедрые организаторы.
Всё красиво, современно. И: Что бы ты пожелал участникам следующей Олимпиады? Никита Таушканов: Чтобы всё получилось. Скажи, пожалуйста, как ты готовился и как ты получил те знания, которые тебе помогли в олимпиаде? Также нам помог преподаватель, когда он давал нам курсы от университета искусственного интеллекта, вроде Яндекса, и мы готовились по ним. И: Подскажи, пожалуйста, у тебя есть наставник? Артём Куковякин: Да. Именно по искусственному интеллекту — это наш преподаватель по информатике, анализу данных. Это Максим Олегович Мазуров. И: А чем и как он помогает?
Артём Куковякин: Он объясняет нам, как решать задачи. Он объясняет нам разные способы и методы решения задач на анализ данных, теорию и также даёт нам практические задания. Артём Куковякин: Потому что ты можешь взять, запустить свой код где-то на 5 часов и уйти куда угодно, а он 5 часов будет что-то делать. Сам можешь кофе попить, фильм посмотреть, жизнь прожить, а он до сих пор делает работу. И: Какие задания Олимпиады тебе больше всего запомнились с прошлого этапа? Артём Куковякин: Я очень люблю олимпиадное программирование, поэтому мне запомнились задачи именно по нему. И: А были ли какие-то, которые слишком сложные, слишком лёгкие? Артём Куковякин: Слишком сложные — да. Это, допустим, была рекомендательная система — четвёртая или пятая задача. Это была первая задача МЛ, и она была довольно сложной.
Совсем лёгких не было. Возможно, математика была такой. Задача эта — огонь, на довольно высоком уровне, я бы сказал. Артём Куковякин: В первой задаче при анализе получилось очень легко узнать, что там трейновый тест, просто практически совпало. Во второй задаче в рамках исследования получилось узнать, что многие столбцы в датасете совершенно бесполезны. Их можно просто вырезать, что облегчило и память, и решение. Поэтому очень полезно смотреть на данные. Артём Куковякин: Немного побить лидерборд с помощью анализа данных. Ещё поспособствовал подбор гиперпараметров на нейронку. Артём Куковякин: Задание лика — это вторая задача.
Я смотрел без описания, что там такого. И: Какие зависимости изучал при прохождении задания? Артём Куковякин: Как я говорил, в первой задаче тест совпадал с трейном. Во второй — большинства нет, я её запихнул в рандом С. И: Может, как-то оценивал важность признаков или использовал сразу всё, как есть? Артём Куковякин: Важность я оценивал. Там был столбец полностью в нанах, я его удалил, он был бесполезен. А некоторые столбцы не меняли свои значения. Они были всегда одинаковые, и тоже бесполезны. И: Применял ли какие-то действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома"?
Артём Куковякин: Нет, не применял, только по задаче, по метрикам. Артём Куковякин: Были интересные. Немного поломать мозг было прикольно. Особенно, когда оказывается, что ты сдаёшь решение на переборы, и это заходит лучше, чем некоторые нейронки, но ладно. И: Спасибо, что поделился. Скажи, пожалуйста, какие эмоции ты испытываешь от того, что ты участвуешь в Олимпиаде? Артём Куковякин: Это прекрасная Олимпиада. Это всегда прекрасный состав, прекрасно. Особенно выходить в финал — это просто шедеврально. Артём Куковякин: Я пожелал бы терпения, терпения, ещё больше терпения, труда.
Гореть этим, поскольку без горения ничего не добьёшься. Расскажи, пожалуйста, как проходила твоя подготовка и как ты получал знания, которые помогли тебе в олимпиаде? Вадим Ветров: Расскажу, как я вообще начинал заниматься искусственным интеллектом. В прошлогодней олимпиаде я так же, как и в этот раз, вышел в финал и даже стал призёром. Собственно, с той олимпиады я и начал заниматься машинным обучением, а в этом году продолжил. Вадим Ветров: Не только машинное обучение. Я занимаюсь многими направлениями в программировании. Это олимпиада по машинному обучению, поэтому тут в основном оно. И: Есть ли у тебя какие-то свои проекты? Вадим Ветров: Самим машинным обучением я занимаюсь не особо много, это не главное для меня сейчас.
Законченных проектов у меня нет, но есть проект в разработке — мы его начали с участником этой олимпиады, с которым я знаком с того года. В этом году мы уже решили начать свой проект вместе.
Наши юные участники турнира «Время знаний 2023» отлично справились со всеми заданиями.
Мы были рады узнать, что у нас очень много умных и любознательных ребят. Наши задачи, загадки и головоломки были решены и разгаданы! Ребята получили новый опыт, новые знания — а это самое важное!
Познание — это интерес к жизни!
Заместитель полпреда Олег Машковцев поздравил одаренных и перспективных студентов от имени полномочного представителя Президента России в ПФО Игоря Комарова: «Интерес к Олимпиаде не угасает год от года. Число ее участников внутривузовского этапа этого сезона почти 16 тысяч человек, а финалистов всего 224. Это уже высокий результат для каждого из участников! Олимпиада стала возможностью проявить себя, показать свои навыки и умения, обменяться опытом, почувствовать себя частью интеллектуальной высокопрофессиональной среды». Одно из самых увлекательных на интеллектуальной олимпиаде — это направление «Что?
Дипломы победителей и сертификаты отправляются всем участникам мероприятия посредством электронной рассылки. Олимпиада, проходит с 14 октября по 9 ноября 2021 г. В эти даты принимаются заявки от участников и выполненные задания олимпиады. Заявки, направленные позже указанного срока, к рассмотрению не принимаются. С 9 по 12 ноября состоится сбор организационного комитета и проверка работ участников.
До 14 ноября — формирование списков. В этот период будут объявлены победители олимпиады, и затем будет организована рассылка материалов дипломов и сертификатов участникам и победителям по электронной почте. В случае, если участник олимпиады становится победителем или призером, то возможна отправка на электронную почту участника именного Диплома.
Пошаговые инструкции по ЛК «Время знаний»
| Всероссийских конкурсов время знаний | Студенты группы 1ТМ в очередной раз решили проверить свои знания по русскому языку, они приняли участие во Всероссийской олимпиаде проекта «Время знаний». |
| Всероссийская блиц олимпиада «Время знаний» - Поставщики социальных услуг Волгоградской области | В апреле 2021 года Афанасьева Анастасия, специальность «Экономика и бухгалтерский учет» приняла участие в заочной Всероссийской олимпиаде «Время Знаний» по дисциплине «Основы бухгалтерского учета». |
| Олимпиада по искусственному интеллекту 2023 | 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. |
| ВРЕМЯ ЗНАНИЙ | Студенты музыкального отделения Амурского педагогического колледжа стали победителями Всероссийской олимпиады для студентов "Время знаний". |
Приняли участие во Всероссийском конкурсе «Время Знаний «
В текущем учебном году олимпиада проходит по 24 предметам по единым заданиям на технологической платформе образовательного центра «Сириус». Время знаний конкурсы для воспитателей. Главная Новости Победители Всероссийской олимпиады "Время знаний". награждены Дипломами победителей, занявших 1 место. Преподаватель Асмаева М.Ш. награждена дипломом за активное участие в подготовке победителей Всероссийской Олимпиады «Время знаний». Олимпиада «Время знаний» — всероссийский конкурс. Каждая олимпиада состоит из 10 вопросов, за правильный ответ дается 3 балла. Чтобы стать участником системы «Время знаний», выберете подходящий конкурс на странице проекта.
Разместите свой сайт в Timeweb
- Всероссийская блиц олимпиада «Время знаний» - Поставщики социальных услуг Волгоградской области
- Форма поиска
- Всероссийская викторина «Время знаний», апрель, 2023г.
- Что тебя ждет?
Всероссийская онлайн-олимпиада «Время знаний»
Всероссийская олимпиада «Время знаний» 14 апреля 2023 Просмотров: 65 Недавно состоялась Всероссийская олимпиада «Время знаний» по дисциплине: Техническое обслуживание и ремонт автоматизированных систем сельскохозяйственной техники. Она заняла почетное III место. Дипломом награжден руководитель Геннадий Иванович Котляров.
На сайте есть как полноценная олимпиада, так и ее блиц-вариант. Инструкция по входу в личный кабинет Время Знаний Для участия во Всероссийских конкурсах необходимо пройти регистрацию на портале. Для этого: Выберите олимпиаду, в которой хотите принять участие она должна соответствовать классу и предмету ученика.
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? Тимур Гарифуллин: Во второй задаче при анализе я отсеял несколько признаков, и, скорее всего, из-за них у меня как раз и получился очень хороший результат. На первой задаче я нашёл несколько битых картинок, которые бы поломали решение где-то посередине обучения. Сэкономил время. Тимур Гарифуллин: Предобработка данных. Ещё я анализировал фичи, брал самые полезные из них с помощью нескольких алгоритмов из библиотеки CircuitLearn. И: Задача на предсказание клика включала в себя анонимизированные данные без описания. Как в этом случае ты подходил к анализу признаков?
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».