Физтех-школа биологической и медицинской физики МФТИ приглашает школьников 8-11 классов принять участие в онлайн-курсах по подготовке к Олимпиаде «Физтех» по биологии. Сборная Московской области завоевала восемь дипломов по итогам заключительного этапа Всероссийской олимпиады школьников по математике.
Эйншейн из 7"Б": Стартуют турниры Олимпиадных школ МФТИ
Павел Жучков: По искусственному интеллекту нет. По программированию пытаюсь делать хоть что-то на досуге, пока тоже ничего особенного нет. И: Какие задания Олимпиады у тебя вызвали наибольший интерес? Павел Жучков: Мне понравилось задание с факторизацией. Это очень прикольный трюк. И: Какие эмоции ты испытываешь от участия в Олимпиаде? Павел Жучков: Есть в этом какой-то такой кайф, если решение на каких-то уже последних минутах зашло. Правда, если не зашло, то там уже всё печально, но ладно. И: Важным этапом любой задачи является EDA. Что получилось узнать полезного в рамках решения обеих задач при анализе? Что помогло улучшить качество решения?
Павел Жучков: Я в первой задаче данные особо не анализировал. Поэтому про то, что там повторяются данные в тесте и трейне, не узнал. Во второй задаче я понял, что T — это время. По-моему, об этом сказали позже. Хотя, может, сразу не увидел. Потом я выкидывал несколько раз N, потому что, по-моему, оно было одинаковое. И: Задача на предсказание клипа включала в себя анонимизированные данные без описания. Как в таком случае вы подходили к анализу признаков? Как и какие зависимости изучали? Может, как-то оценивали важность признаков или использовали сразу всё, как есть?
Павел Жучков: В основном использовал всё, как есть: посмотрел на среднее, минимум, максимум. Собственно, из времени вычитал минимальное время, потому что оно там, видимо, юниксовское, так как начинается с 13 миллиардов. Несколько раз выкидывал N, потому что оно было одинаковое. Также думал выкидывать групповые категориальные признаки, потому что с ними очень трудно работать. Но в итоге не выкинул. И: Делали ли какие-то дополнительные признаки? Павел Жучков: GC-шки, я их хэшировал, потому что иначе они просто не помещаются в память. И: Что бы ты пожелал будущим участникам Олимпиады? Павел Жучков: Я бы пожелал им упорства, удачи и стараний. Вячеслав Чертан: Меня зовут Чертан Вячеслав, я из города Кемерово, учусь в 11 классе городского классического лицея.
Расскажи, пожалуйста, как ты проходил обучение и каким образом получил те знания, которые тебе помогли в Олимпиаде? Вячеслав Чертан: Искусственным интеллектом я занимаюсь как сам, так и в центре дополнительного образования в нашем городе. Олимпиадным программированием и математикой занимаюсь, можно сказать, полностью самостоятельно, ездил на смены в "Сириус". Олимпиада на отборочном этапе делилась на несколько частей. 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?
Во-первых, чтобы улучшить знания по предмету. Участие в Олимпиадных школах МФТИ поможет тебе влюбится в точные науки и научиться решать нестандартные задачки олимпиадного уровня. Во-вторых, общение со сверстниками. На сменах ты сможешь общаться с единомышленниками, которые также увлечены точными науками, и также хотят обменяться опытом и знаниями. Помимо учебы, мы проводим различные игры и квесты, лекции и мастер-классы от экспертов, ведущих IT компаний, которые помогут расширить кругозор, весело провести время и завести новых друзей. В-третьих, у тебя есть уникальная возможность заглянуть в свое будущее!
Олимпиада включала экспериментальный и два теоретических тура. Ребята решали задачи и демонстрировали навыки работы с химическими веществами в лаборатории, передает официальный сайт мэра Москвы. Московских учеников отобрали на турнир по результатам заключительного этапа Всероссийской олимпиады школьников по информатике.
Лагерь был организован на базе кампуса МФТИ. Следует отметить, что подобные школы во время зимних каникул были организованы в 12 раз. Примерно треть участников школ МФТИ стали победителями национальных и международных олимпиад.
Всероссийская олимпиада школьников состоялась при поддержке Сбера
Олимпиада школьников «р» проводится экспертами Передовой инженерной школы радиолокации, радионавигации и программной инженерии МФТИ. Московский физико-технический институт (МФТИ, Физтех) объявлет об организации летних смен Олимпиадных школ МФТИ. Победитель Московской математической олимпиады. Олимпиадные школы.
Результаты турнира Олимпиадных школ МФТИ по информатике
Олимпиада проходила в 75 субъектах РФ, а также в Белоруссии и Кыргызстане. Одна из площадок была организована в Президентском лицее «Сириус», где свои силы смогли попробовать все школьники, обучающиеся на федеральной территории. Еще одной площадкой стал Образовательный центр «Сириус». Здесь олимпиаду писали участники майских профильных программ. Всего свои силы в решении задач попробовали почти две тысячи человек.
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? Тимур Гарифуллин: Там очень много было численных данных. Я решил сделать так же, как и в первый раз. Потом в условие загрузили, что они категориальные.
Я их переделал на категориальные, но в итоге по времени обучение стало дольше, а по качеству даже хуже. Численные данные оказались лучше. И: Какие зависимости изучал при решении? Тимур Гарифуллин: Для первой задачи я извлекал эмбеддинги из картинок. Там извлекаются некоторые характеристики, и в зависимости от этих характеристик я предсказывал схожесть текста картинки. И: Ты оценивал важность признаков или использовал сразу всё, как есть? Выбрал 200 лучших. И: Дополнительные признаки делал? Тимур Гарифуллин: Дополнительные признаки, как раз эмбеддинги в первой задачи. Во второй задаче нет, не делал.
И: Применял ли ты какие-то действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома"? Тимур Гарифуллин: Нет. На второй задаче я пытался так сделать, но в итоге качество оказалось хуже, чем именно обученная модель по-настоящему. И: Как тебе в принципе задания? Тимур Гарифуллин: Задания интересные. Второе мне понравилось больше. Я не так часто занимался мультимодальными моделями. И: Что ты можешь пожелать будущим участникам? Какой дать совет? Г: Интересоваться всем в направлении искусственного интеллекта.
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.
Компания предоставляет свои услуги в самых разных сферах и ищет талантливых и амбициозных людей, готовых воплотить в жизнь самые смелые идеи и привнести свой вклад в развитие инновационных технологий. Сбер всегда открыт для талантливой молодежи. В компании проводится оплачиваемая программа стажировок Sberseasons, предоставляется уникальная возможность пройти практику в компании и познакомиться с основными трендами на рынке труда в рамках мультиплатформенной программы «Карьера будущего».
Руководитель команды несет ответственность за жизнь и здоровье членов команды. В Турнире возможно участие сборных команд разных учебных заведений. Одно учебное заведение может выставить на Турнир несколько команд, однако в случае большого числа подтвержденных заявок Оргкомитет оставляет за собой право отказать в участии всем командам из данного заведения кроме одной. В случае, если на Турнире принимает участие несколько команд от одного учебного заведения класса, кружка, клуба , то подготовка ими решений задач должна происходить независимо друг от друга. В случае обнаружения одинаковых решений у разных команд к ним будут применены штрафные санкции, вплоть до дисквалификации. Командам из других регионов не из Москвы и Московской области , желающим принять участие в ТЮБ в МФТИ, необходимо предварительно связаться с координатором Турнира для того, чтобы уточнить возможность и условия приема команды. Участие в Турнире бесплатное, при необходимости питание и проживание иногородние команды оплачивают самостоятельно Участие в Турнире НЕ предоставляет льгот для поступления в вузы!
График проведения Отраслевой физико-математической олимпиады школьников «Росатом» на 2023-2024 год
10 класс, ГАОУ Школа №548, Победитель Всероссийской олимпиады по ИИ-2023. Сайт посвящен Первенству Московского физико-технического института (МФТИ) по футболу среди любительских команд. Список олимпиад Московского физико-технического института (национального исследовательского университеат): 30 олимпиад. Олимпиада школьников «р» проводится экспертами Передовой инженерной школы радиолокации, радионавигации и программной инженерии МФТИ. Олимпиада «Курчатов» Мой первый шаг в науку будущего.
Турниры олимпиадных школ МФТИ
Международный турнир по информатике проходит в Болгарии с 2009 года. Российские школьники участвуют в нем с 2014-го. Состязание проводится для двух возрастных групп: учащихся младше 16 лет и старшеклассников. Столичные школьники, которые интересуются информатикой и программированием, часто выбирают учебу в предпрофессиональных ИТ- и инженерных классах. Им также доступны профильные кружки, а примеры олимпиадных заданий встречаются и на основных школьных уроках.
Момент сил, правила моментов. Гидростатическое давление, сообщающиеся сосуды. Сила Архимеда. Изменение уровня жидкостей. Теплота, теплоемкость, фазовые переходы.
Закон Ньютона-Рихмана. Цепи постоянного тока. Понятие потенциала. Последовательное и параллельное соединение. Смешанное соединение, симметрия в цепях. Равноускоренное движение. Уравнения движения. Формула без времени. Движение по окружности.
Относительное движение. Криволинейное движение. Полет тела под углом к горизонту. Повторение перед муниципальным туром.
В рамках Олимпиадной школы будут работать три очных и две онлайн-смены по химии, математике, информатике и физике. Первая смена в очном формате пройдет 13-25 июня, вторая — 18-30 июля, третья — 1-13 августа. Онлайн-смены пройдут 18-29 июля и 1-12 августа.
Чтобы принять участие в Олимпиадных школах, нужно зарегистрироваться на сайте и пройти тестирование. На написание теста будет дана одна попытка.
Спасибо огромное за организацию олимпиады!!! Artem Кулаков Спасибо большое за проведение олимпиады! Было сложно, но очень интересно и необычно. Анастасия Скачкова Спасибо организаторам за возможность участия в олимпиаде, даже нам, родителям, было интересно наблюдать за процессами… Думаю, у вашей олимпиады хорошее будущее. Удачи всем, дальнейших успехов и пусть победят сильнейшие! И пусть их будет много!
Веет инженерией заметно. Wers200 10 класс «Физтех. Инженер» — задачи круче, чем на региональном этапе в этом году. Поэтому говорю огромное спасибо за мозговой штурм.
Олимпиадные школы МФТИ начнутся в Долгопрудном 13 июня
| Олимпиадные школы МФТИ начнутся в Долгопрудном 13 июня | Турниры - уникальный шанс для талантливых школьников посоревноваться в решении нестандартных задач от преподавателей МФТИ, - рассказал председатель методического совета Олимпиадных школ МФТИ. |
| Турнир юных биологов в МФТИ | | Итоги 62-ой Выездной физико-математической олимпиады МФТИ. |
| Новости олимпиады | Физтех-школа биологической и медицинской физики МФТИ приглашает школьников 8-11 классов принять участие в онлайн-курсах по подготовке к Олимпиаде «Физтех» по биологии. |
На платформе «Сириус.Курсы» прошла всероссийская олимпиада по информатике
| Start To Innovate | Вместе со Сбером подготовили N путевок на предстоящие смены Олимпиадных школ МФТИ 2024. |
| Результаты турнира Олимпиадных школ МФТИ по информатике | «Федеральное образование» со ссылкой на пресс-службу Центра развития ИТ-образования МФТИ сообщает, что в период с 3 по 13 января свыше 340 старшеклассников прошли обучение в олимпиадных школах МФТИ. |
Осенние смены Олимпиадных школ МФТИ
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. 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?
Участники, проекты которых не были отобраны региональными комитетами, но при этом получили высокие баллы за проект и олимпиаду, допускаются в финал и с проектом, и для написания олимпиады. Эти участники имеют возможность победить и в проектной конференции, и в индивидуальном зачете при условии участия в очном финале.
МФТИ — Физтех — ведущий технический вуз страны, который входит в престижные рейтинги лучших университетов мира. Основой образования в МФТИ является уникальная «система Физтеха»: отбор самых талантливых абитуриентов и вовлечение студентов в реальную научно-исследовательскую работу под руководством выдающихся ученых. Среди лауреатов Нобелевской премии 10 профессоров и выпускников Физтеха.
Возглавила методическую комиссию Елена Андреева — член Экспертного совета Образовательного центра. В региональном этапе олимпиады имени Мстислава Келдыша приняли участие ребята до 8-го класса, подходящие по одному или нескольким критериям. Это победители и призеры региональных олимпиад по информатике, муниципального этапа ВсОШ и регионального этапа олимпиады имени Мстислава Келдыша, а также школьники, участвующие в отборочном туре программы Образовательного центра «Информатика. Данная олимпиада — аналог старших этапов всероссийской олимпиады школьников, которая рассчитана на учеников 9—10-го класса. Она призвана повысить и развить интерес более младших школьников 5—8-х классов к компьютерной науке и программированию, выявить талант в раннем возрасте и определить потенциальных кандидатов в сборную России для национальных и международных соревнований.
На платформе «Сириус.Курсы» прошла всероссийская олимпиада по информатике
Ученики московских школ были отобраны для участия в турнире по итогам заключительного этапа Всероссийской олимпиады школьников по информатике. Сборная Московской области завоевала восемь дипломов по итогам заключительного этапа Всероссийской олимпиады школьников по математике. В I Турнире юных биологов в МФТИ (ТЮБ) могут принимать участие команды общеобразовательных школ и средних профессиональных учебных заведений г. Москвы и Московской области. Рейтинг 4,9 на основе 162 оценок и 41 отзыва о дополнительном образовании «Олимпиадные школы МФТИ», Московская область, Долгопрудный, Научный переулок, 4, корп. 1. Посетителям нравятся качество обучения, преподаватели и образование.
Олимпиады МФТИ
| Открыта регистрация на Зимнюю Олимпиадную школу МФТИ 2023 - ГАНОУ МО «ЦО «Лапландия» | «Федеральное образование» со ссылкой на пресс-службу Центра развития ИТ-образования МФТИ сообщает, что в период с 3 по 13 января свыше 340 старшеклассников прошли обучение в олимпиадных школах МФТИ. |
| Летняя олимпиадная школа МФТИ стартовала в Долгопрудном | 360° | Подробнее о Турнирах Олимпиадных школ МФТИ, правилах участия и призах читайте здесь. |
Московские школьники завоевали 10 медалей на Международном турнире по информатике
Олимпиадные школы МФТИ в этом году отмечают свой юбилей — десять лет с момента основания. Этим летом школьники побывали в офисах крупных ИТ-компаний, впервые с поддержкой Сбера победители турниров Олимпиадных школ получили около сотни бесплатных путевок, впервые появился «гимн» лагеря, написанный самими участниками вместе с вожатыми. Этот необыкновенный путь начался в 2013 году, когда подобные инициативы еще никто не проводил. С тех пор более 13 000 школьников открыли для себя мир науки.
Так Арина Ткаченко поделилась своими эмоциями: «Узнала много нового, познакомилась с умными и веселыми ребятами, которые смогли замотивировать ботать дальше.
Олимпиадные школы проводятся зимой и летом для школьников 7-11 классов. На сменах ребята занимаются с преподавателями МФТИ и других вузов, изучают сложные темы и решают задачи с самых престижных олимпиад. Предыдущая запись.
В пресс-службе минобразования добавили, что все участники заключительного этапа из Подмосковья получат денежные призы. Победителям полагается выплата в размере 500 тысяч рублей, призерам — по 300 тыс. Остальные участники получат по 100 тыс.
Это соревновательная олимпиада по информатике, математике и физике с индивидуальным зачетом, где участникам предлагается решить задачи. Турниры пройдут онлайн в четырех возрастных лигах. Стартовая — 7 класс допускается участие 6 класса , младшая — 8 класс, средняя — 9 класс, старшая — 10 класс», — говорится в сообщении.
Новости олимпиады
Вместе со Сбером подготовили N путевок на предстоящие смены Олимпиадных школ МФТИ 2024. Сборная Московской области завоевала восемь дипломов по итогам заключительного этапа Всероссийской олимпиады школьников по математике. Категории: Новости Наука. Турниры Олимпиадных школ МФТИ проводятся по математике, информатике и физике в 4 возрастных категориях в период с 13 по 28 мая 2023 г. Участие в турнирах позволит вашим учащимся продемонстрировать глубокие знания в предметах.
Московские школьники завоевали 10 медалей на Международном турнире по информатике
Физтех-школа биологической и медицинской физики МФТИ приглашает школьников 8-11 классов принять участие в онлайн-курсах по подготовке к Олимпиаде «Физтех» по биологии. Кубок ЛФИ — олимпиада для школьников 9 — 11 классов. Олимпиада школьников «р» проводится экспертами Передовой инженерной школы радиолокации, радионавигации и программной инженерии МФТИ. Список олимпиад Московского физико-технического института (национального исследовательского университеат): 30 олимпиад. Это действительно вывело соревнования на новый уровень, дало мощный импульс всему научному олимпиадному движению», — подчеркнул ректор МГУ академик Виктор Садовничий. Первая юбилейная смена летних олимпиадных школ МФТИ стартовала в Долгопрудном.