Учебная программа в Олимпиадных школах нацелена на подготовку к отличному выступлению на региональном этапе Всероссийской олимпиады школьников. II Турнир математических игр Московской области 21-22 октября 2023 года.
Турнирах Олимпиадных школ МФТИ 2024. Для 7-10-х классов
Олимпиадные школы МФТИ — это первые университетские школы для увлеченных изучением точных и естественных наук. · Помогают ребятам получить новые знания и достичь побед на олимпиадах различного уровня. Учебная программа в Олимпиадных школах нацелена на подготовку к отличному выступлению на региональном этапе Всероссийской олимпиады школьников. Подробно об олимпиаде «Физтех» в истории двух братьев, которые прошли три школы, олимпиаду и теперь ждут зачисления в МФТИ. Ученики московских школ были отобраны для участия в турнире по итогам заключительного этапа Всероссийской олимпиады школьников по информатике. Олимпиадные школы МФТИ — это первые университетские школы для увлеченных изучением точных и естественных наук. · Помогают ребятам получить новые знания и достичь побед на олимпиадах различного уровня. Открытая олимпиада школьников (физика) 23/24 учебного года.
Новости олимпиады
Это действительно вывело соревнования на новый уровень, дало мощный импульс всему научному олимпиадному движению», — подчеркнул ректор МГУ академик Виктор Садовничий. Учебная программа в Олимпиадных школах нацелена на подготовку к отличному выступлению на региональном этапе Всероссийской олимпиады школьников. Главная» Новости» Олимпиада физтех 2024. Олимпиада «Курчатов» Мой первый шаг в науку будущего. Завершились грандиозные Турниры Олимпиадных школ МФТИ по информатике, и мы готовы поделиться с вами результатами!
XIII Турнир Мёбиуса
Олимпиадные школы МФТИ продолжают набор на вторую и третью смены для школьников 7-11 классов. Олимпиадные школы МФТИ продолжают набор на вторую и третью смены для школьников 7-11 классов. Турниры Олимпиадных школ МФТИ помогут школьникам потренироваться в решении сложных олимпиадных задач от преподавателей МФТИ, посоревноваться с друзьями и сверстниками из разных городов и стран. Сейчас Московский физико-технический институт проводит Турниры Олимпиадных школ по математике, информатике и физике для учеников 7-10 классов.
Олимпиада школьников «Физтех» в 2024 году
Главная страница» Новости» Подведены итоги заключительного этапа олимпиады школьников по физике им. Дж. Олимпиадные школы МФТИ — это первые университетские школы для увлеченных изучением точных и естественных наук. · Помогают ребятам получить новые знания и достичь побед на олимпиадах различного уровня. Международная Менделеевская олимпиада — индивидуальное соревнование, однако страны ведут неофициальный медальный зачет. Победитель Московской математической олимпиады. Турниры Олимпиадных школ МФТИ проводятся по математике, информатике и физике в 4 возрастных категориях в период с 13 по 28 мая 2023г. Итоги 62-ой Выездной физико-математической олимпиады МФТИ.
Столичные школьники выиграли золото и серебро на Менделеевской олимпиаде по химии
Олимпиада школьников «р» организована в 2023 году экспертами Передовой инженерной школы радиолокации, радионавигации и программной инженерии МФТИ для учащихся 8−11 классов. Московский физико-технический институт объявляет запуск летней Олимпиадной школы МФТИ 2022 для учащихся 6-10 классов. Сейчас Московский физико-технический институт проводит Турниры Олимпиадных школ по математике, информатике и физике для учеников 7-10 классов. Олимпиада школьников «р» организована в 2023 году экспертами Передовой инженерной школы радиолокации, радионавигации и программной инженерии МФТИ для учащихся 8−11 классов. Российские школьники завоевали 5 золотых и 5 серебряных медалей на Международной Менделеевской олимпиаде по химии — пост пикабушника Eberezhko. 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.
Олимпиадные школы МФТИ начнутся в Долгопрудном 13 июня
В год 190-летия Дмитрия Ивановича Менделеева это показывает мощь отечественной научной школы, преемственность поколений ученых, сохранение лучших традиций в подготовке кадров. Уверен, что победители олимпиады продолжат свое шествие к вершинам научного успеха. Готовы поддержать ребят в этом стремлении и с удовольствием ждем их на первом курсе Московского университета. Поздравляю тренеров российской сборной — мы еще раз продемонстрировали свой статус носителя золотого стандарта химического образования, помогающего добиваться успеха и на крупнейших международных научных турнирах, и в профессии.
Выражаю благодарность народному правительству Шэньчжэня и нашему совместному российско-китайскому университету МГУ-ППИ за впечатляющую организацию Менделеевской олимпиады. Это действительно вывело соревнования на новый уровень, дало мощный импульс всему научному олимпиадному движению», — прокомментировал ректор МГУ академик Виктор Садовничий.
У нас работают ученые и опытные преподаватели из МФТИ, ВШЭ, МГУ и других топовых университетов, наставники победителей национальных олимпиад, которые сами ранее принимали в них участие. Что будет на Летней Олимпиадной школе в 2024 году? Очные смены Предметы: математика, информатика, физика, биоинформатика Для школьников 7 — 10 классов Первая очная смена «Июнь»: 24 июня — 6 июля Вторая очная смена «Июль»: 16 июля — 28 июля Третья очная смена «Август»: 30 июля — 11 августа Четвертая очная смена «Август 2.
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? 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.
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. И: Применял какие-либо действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома" метрики качества?
Олимпиады МФТИ
Олимпиадные школы МФТИ — это первые университетские школы для увлеченных изучением точных и естественных наук. Мы помогаем ребятам получить новые знания и достичь побед на олимпиадах различного уровня. За 10 лет существования Олимпиадные школы выпустили более 14 000 учеников.
Они решили восемь обязательных задач и продемонстрировали универсальность подготовки, выполнив по одному заданию из разделов — органическая химия, физическая химия, аналитическая химия, неорганическая химия, науки о живом. На экспериментальном туру школьники проверяли навыки работы в химической лаборатории: умение выполнять химический анализ веществ и проводить синтез. В соревновании участвовали более 150 школьников из 26 стран мира. Руководил командой России Вадим Еремин, профессор химического факультета Московского государственного университета имени M. Ее победители и призеры могут получить льготы при поступлении в вузы. Международная Менделеевская олимпиада — индивидуальное соревнование, однако страны ведут неофициальный медальный зачет. По этим данным с 1997 года Россия занимает первое место с результатом 132 золотые, 156 серебряных и 102 бронзовые медали. Международная Менделеевская олимпиада проводится с 1992 года.
Благодаря деятельности академика Валерия Лунина, который был первым президентом химического факультета МГУ им.
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». Кроме того, Сбер реализует 64 совместных образовательных программ по самым перспективным и востребованным специальностям в 42 вузах по всей стране.
Смены Олимпиадных школ.
Для регистрации необходимо заполнить анкету и выполнить отборочное задание до 24 марта включительно. Старшему потоку 9-10 классы необходимо выбрать, какой предмет он хочет изучать: математику или физику. По результатам отбора Вам придет приглашение на участие в школе.
Эйншейн из 7"Б": Стартуют турниры Олимпиадных школ МФТИ
| На платформе «Сириус.Курсы» прошла всероссийская олимпиада по информатике | Турнир пройдет 24.03.2023 — 30.03.2023 в стенах МФТИ. К участию в турнире приглашаются победители и призёры региональных этапов турниров. |
| Всероссийская олимпиада школьников состоялась при поддержке Сбера / Новости / Независимая газета | Сборная Московской области завоевала восемь дипломов по итогам заключительного этапа Всероссийской олимпиады школьников по математике. |
| Российские школьники завоевали 5 золотых медалей на Менделеевской олимпиаде в Китае | B субботу 20 апреля 2024 года стартуют бесплатные турниры Олимпиадных школ МФТИ. |
| Результаты турнира Олимпиадных школ МФТИ по информатике | Турниры Олимпиадных школ МФТИ — соревновательная ежегодная олимпиада с индивидуальным зачетом, где участникам предлагается решить задачи от методистов Олимпиадных школ МФТИ. |
| Сразу 5 золотых медалей выиграли школьники из России на Менделеевской олимпиаде | Физтех-школа биологической и медицинской физики МФТИ приглашает школьников 8-11 классов принять участие в онлайн-курсах по подготовке к Олимпиаде «Физтех» по биологии. |
Всероссийская олимпиада школьников состоялась при поддержке Сбера
Дата проведения: 21 мая. Общее количество победителей и призеров — 100 человек. Подключайтесь из любой точки мира, соревнуйтесь с друзьями и выигрывайте. Доступ к Турниру — через личный кабинет участника.
Эти участники имеют возможность победить и в проектной конференции, и в индивидуальном зачете при условии участия в очном финале. Поддержка Фонда развития Физтех-школ Всем участникам Финала, проживающим за пределами Москвы и Московской области Фонд развития Физтех-школ обеспечивает проживание и питание 25-26 марта.
Школьникам предложили решить восемь задач по математике и геометрии. Испытания длились 10 часов, работы оценивали 50 членов жюри. Среди экспертов были преподаватели Московского физико-технического института Национальный исследовательский университет , Московского государственного университета им. Победителями и призерами Всероссийской олимпиады по математике стали 203 школьника.
На экспериментальном туре требовалось выполнить химический анализ веществ и определить характеристики реакции денатурации белка. Международная Менделеевская олимпиада — один из важных этапов подготовки к участию в Международной химической олимпиаде, которая пройдет в июле этого года в городе Эр-Рияд, Саудовская Аравия.