Выпускница магистерской программы «Доказательная образовательная политика» НИУ ВШЭ, стажёр-исследователь в Институте образования НИУ ВШЭ, победитель заключительного этапа ВсОШ по истории искусств (МХК). Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ) проводит Международную олимпиаду молодежи для иностранных школьников. Олимпиада НИУ ВШЭ. Дала сотням ребят из регионов шанс поступить в Вышку и другие престижные университеты. Меню Меню. Новости. Перечень олимпиад и конкурсов, проводимых НИУ ВШЭ.
Школьники из района Аэропорт стали призерами олимпиады НИУ ВШЭ
| Олимпиады НИУ ВШЭ — Учёба.ру | See what Олимпиады НИУ ВШЭ (hseolimp) has discovered on Pinterest, the world's biggest collection of ideas. |
| На базе ЦРОД прошла олимпиада НИУ ВШЭ — Центр развития одаренных детей | Завершился финал Национальной технологической олимпиады (НТО) по профилю «Технологическое предпринимательство», организаторами которого выступают Школьный акселератор Сбера и НИУ ВШЭ. |
ВШЭ объявила о Международной олимпиаде для иностранных школьников на русском языке
Тинькофф совместно с Центральным университетом и НИУ ВШЭ запустили олимпиаду по промышленному программированию PROD. В НИУ ВШЭ прошел основной этапе командной олимпиады школьников «Высшая проба» по программированию. В пермском кампусе НИУ ВШЭ состоялся финал Международной олимпиады учителей «ПРОФИ-2023» по математике и обществознанию.
Объявления
| Итоги Открытых международных студенческих Интернет-олимпиад | Тинькофф совместно с Центральным университетом и НИУ ВШЭ запустили олимпиаду по промышленному программированию PROD. |
| Олимпиады НИУ ВШЭ | Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики" (НИУ ВШЭ) объявляет проведение очередной олимпиады «Высшая лига» для студентов и выпускников вузов. |
| Перечень олимпиад и конкурсов, проводимых НИУ ВШЭ — МАОУ "Промышленно-коммерческий лицей" | В НИУ ВШЭ прошел основной этапе командной олимпиады школьников «Высшая проба» по программированию. |
| ШКОЛЬНЫЙ РЕКОРД НА ОЛИМПИАДЕ «ВЫСШАЯ ПРОБА» НИУ ВШЭ, ГБОУ Школа № 2107, Москва | Олимпиада для школьников 8–11 классов по исследовательской деятельности, проводимая лицеем НИУ ВШЭ. |
| МЕЖДУНАРОДНАЯ ОЛИМПИАДА УЧИТЕЛЕЙ-ПРЕДМЕТНИКОВ «ПРОФИ» | Региональный методический центр по финансовой грамотности (РМЦ ФГ ЯНАО). Олимпиада "Финатлон для старшеклассников". |
Финалы ICPC 2022-2023 выиграли Пекинский университет и Высшая школа экономики
Олимпиада «Высшая проба» — крупнейшее интеллектуальное состязание школьников, которое ежегодно собирает десятки тысяч ребят проверить свои силы и знания. Среди ее особенностей — большой перечень профилей.
В рамках данного мероприятия 10 выпускников Балтийского федерального университета им. Канта воспользовались отличной возможностью заявить о себе как о специалистах, имеющих потенциал развития и профессионального роста, и проверили свои шансы на поступление в магистратуру НИУ ВШЭ.
Политико подчеркнул, что именно навыки столь талантливых людей позволяют обеспечивать технологический суверенитет, о котором регулярно говорит президент России Владимир Путин.
Открытые международные студенческие Интернет-олимпиады OIIO — Open International Internet-Olympiad проводятся с 2008 года с использованием инфокоммуникационных технологий. Головной офис располагается в Йошкар-Оле.
Лицеист НИУ ВШЭ завоевал серебро на Международной олимпиаде по экономике
НИУ ВШЭ проводит олимпиаду для школьников с 1998 года. Может быть интересно. В 2022/2023 учебном году олимпиады НИУ ВШЭ пройдут в рамках 10 мероприятий. Новости Национального исследовательского университета Высшая школа экономики: актуальная информация для абитуриентов Москвы в журнале.
Новый сезон олимпиад НИУ "ВШЭ" стартовал!
НИУ ВШЭ — все новости по теме на сайте издания 16-17 февраля 2019 года НИУ ВШЭ-Санкт-Петербург приглашает студентов и выпускников вузов встретиться с ведущими преподавателями университета, известными учеными и политиками для обмена опытом. НИУ ВШЭ проводит олимпиаду для школьников с 1998 года. университет «Высшая школа экономики» приглашает школьников 7-10-х классов принять участие в Командной олимпиаде «Высшая проба» по программированию. Результаты Олимпиады действительны в течение 2 лет: победители и призеры Олимпиады, поступающие в бакалавриат НИУ ВШЭ в 2023 и 2024 году, смогут претендовать на полную государственную стипендию Правительства РФ (квоту) на обучение по образовательным. университет «Высшая школа экономики» приглашает школьников 7-10-х классов принять участие в Командной олимпиаде «Высшая проба» по программированию.
Олимпиада «Высшая проба»
Сбор заявок докладчиков на участие в конференции начнется в ближайшее время, мы довольно внимательно будем относиться к этим заявкам, в том числе потому, что следующий год — год 30-летия ВШЭ, и мы будем предусматривать праздничные, юбилейные мероприятия. Отдельно отмечу, что пандемийные ограничения, случившиеся в мире в 2020 году, заставили нас более активно рассматривать разные форматы, в которых можно проводить мероприятия и конференции. Онлайн-формат в 2020 году был вынужденным. Но в итоге мы обнаружили, что с ним связаны не только помехи, но и преимущества. Как минимум мы обретаем возможность услышать тех наших коллег, в том числе зарубежных, кто в силу разных причин не может прилететь в Москву и выступить очно В 2021 году конференция проходила в смешанном формате. К этому времени существенно возросли технические возможности университета и многие из нас накопили опыт участия в конференциях, которые проводились в онлайн-формате за рубежом. Конечно, этот опыт пригодился. Поэтому мы решили, что в дальнейшем будем сочетать офлайн и онлайн.
Конечно, нам предстоит еще найти оптимальный баланс между этими форматами, но будущее — все же за гибридным форматом. Недавно глава Минобрнауки Валерий Фальков предложил пересмотреть требования к олимпиадам школьников, по которым они могут без экзаменов поступать в вузы на бюджет. Как вы относитесь к такому предложению?
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. 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?
Результаты будут опубликованы на сайте Олимпиады до 24 декабря 2021 года. Олимпиада проводится в очном офлайн и дистанционном онлайн форматах. Перечень площадок для проведения очных состязаний будет размещен на сайте в сентябре 2022 года. Олимпиада проводится по 16 предметным направлениям на русском языке: Биология, Востоковедение, Дизайн, Журналистика, Иностранные языки и межкультурная коммуникация, Информационные технологии, История, Математика, Медиакоммуникации, Международные отношения, Мировая литература, Право, Психология, Реклама и связи с общественностью, Социальные науки, Философия и логика.
Сбер наградил учащихся в собственной специальной номинации по математике «ТОП-10 одиннадцатиклассников-победителей». Они получили возможность пройти оплачиваемую стажировку в Сбере по направлению искусственного интеллекта ИИ , которую можно совмещать с учебой. Перед участниками состязаний выступил директор Лаборатории искусственного интеллекта Сбербанка Глеб Гусев, рассказавший о своем опыте применения математики в развитии искусственного интеллекта и о том, какой путь он прошел от победы на Всероссийской олимпиаде в 2001 году до руководства Лабораторией ИИ. Оставлять комментарии могут только авторизованные пользователи.
ИИ-стартап студентов Университета Иннополис привлек 10 млн рублей
Сроки регистрации: 3 октября — 21 ноября 2016 года Время проведения: 26 ноября — 11 декабря 2016 года — первый отборочный этап 9 — 15 февраля 2017 года — второй заключительный этап Предметы олимпиады: 7 класс — иностранные языки, история, литература, математика, русский язык; 8 класс — иностранные языки, история, литература, математика, русский язык, обществознание, экономика; 9—11 классы — востоковедение, восточные языки, дизайн, журналистика, иностранные языки, информатика, история, история мировых цивилизаций, литература, математика, обществознание, политология, право, психология, русский язык, социология, физика, философия, экономика, электроника. Участие в олимпиаде свободное и бесплатное.
Министерство создает там большое число бюджетных мест, увеличивает контрольные цифры приема в сильных региональных университетах. Второй акцент, также озвучивавшийся министерством, — мы должны гарантировать качество каждой олимпиады. И то, что школьник является олимпиадником, не должно вызывать хоть какое-то сомнение в гордости звучания этого слова. Сейчас, как вы знаете, есть определенная градация олимпиад, университеты сами выбирают, какая олимпиада для них подходит, какая нет. Я думаю, пришло время по итогам 13 лет олимпиадного движения посмотреть практику того, как работают все российские олимпиады, как проводится их экспертиза, и мы поддерживаем желание Минобрнауки провести такой анализ Какие могут быть решения — нужно обсуждать. Может быть, стоит сделать более строгим подход к экспертизе олимпиад, может быть, в большей степени профилировать их на каких-то конкретных направлениях. В любом случае надо очень серьезно и профессионально подойти к этому вопросу, потому что за ним стоит решение о судьбах людей.
Принимать это решение без всестороннего профессионального обсуждения, конечно, мы не должны. И я буду рад, если и Валерий Николаевич, и другие люди, которые занимаются олимпиадами, соберутся, например, на площадке Высшей школы экономики. Мы всегда с удовольствием предоставляем нашу площадку для таких сложных профессиональных экспертных обсуждений, которые в дальнейшем скажутся на всей системе высшего образования нашей страны.
И: Есть у тебя какие-то собственные проекты? 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.
Первая позиция — количество олимпиад, которые дают возможности для поступления в университет, должно расширяться и должно увеличиваться количество победителей таких олимпиад. Нам очень важно, чтобы не только в Москве и Санкт-Петербурге, но и в регионах талантливые ребята находили себя, учились в ведущих университетах в этих регионах. Министерство создает там большое число бюджетных мест, увеличивает контрольные цифры приема в сильных региональных университетах. Второй акцент, также озвучивавшийся министерством, — мы должны гарантировать качество каждой олимпиады. И то, что школьник является олимпиадником, не должно вызывать хоть какое-то сомнение в гордости звучания этого слова. Сейчас, как вы знаете, есть определенная градация олимпиад, университеты сами выбирают, какая олимпиада для них подходит, какая нет. Я думаю, пришло время по итогам 13 лет олимпиадного движения посмотреть практику того, как работают все российские олимпиады, как проводится их экспертиза, и мы поддерживаем желание Минобрнауки провести такой анализ Какие могут быть решения — нужно обсуждать. Может быть, стоит сделать более строгим подход к экспертизе олимпиад, может быть, в большей степени профилировать их на каких-то конкретных направлениях. В любом случае надо очень серьезно и профессионально подойти к этому вопросу, потому что за ним стоит решение о судьбах людей. Принимать это решение без всестороннего профессионального обсуждения, конечно, мы не должны. И я буду рад, если и Валерий Николаевич, и другие люди, которые занимаются олимпиадами, соберутся, например, на площадке Высшей школы экономики.