Среднее время прохождения олимпиады – 10 – 15 минут.
Международная научная онлайн олимпиада по гуманитарным наукам «Время знаний»
Конкурс проводится для учащихся с 1 по 8 классы по общеразвивающим и предпрофессиональным программам. Кибаль Игнат преподаватель Л. Беспалова принял индивидуальное участие в олимпиаде набрал 9 очков из 10 и стал Лауреатом I степени.
Это — увлекательные, развивающие олимпиады, конкурсы и викторины. Участие в дистанционных мероприятиях очень актуально в наше время, — рассказала воспитатель. Отметим, Алла Пономаренко окончила Белгородский педагогический колледж по специальности «Учитель начальных классов». Её стаж работы в Грузсчанском детском саду — 16 лет. Полученные знания и опыт работы помогают в обучении дошкольников.
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? 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.
Задания разработаны так, чтобы школьники, изучая английский язык, развивали свое воображение, логическое мышление, учились делать выводы, работать с информацией, а также повторяли пройденный материал… Все задания олимпиады поделены по классам, по уровню знаний учащихся. В ходе выполнения заданий, учащиеся работали с грамматикой, лексикой, писали письма, соблюдая правила написания английского письма. Олимпиада помогает пробудить у школьников интерес к изучению английского языка, а оригинальные задания увлекательной интеллектуально-творческой олимпиады не дают скучать!
Форма поиска
- Всероссийская олимпиада «Время знаний»
- Победитель Всероссийской олимпиады «Время знаний»
- Всероссийская олимпиада "Время знаний".
- Студент колледжа — победитель Всероссийской олимпиады «Время знаний».
- Всероссийская олимпиада "Время знаний"
Всероссийских конкурсов время знаний
Система предложит оплатить участие в олимпиаде. Сегодня стоимость получения диплома составляет 70 рублей. Однако условия могут поменяться актуальная стоимость опубликована на странице оплаты. Принимаются переводы с банковских карт. Также можно пользоваться электронным кошельком. Как принять участие в олимпиаде «Время Знаний» Чтобы стать участником системы «Время знаний», выберете подходящий конкурс на странице проекта. Затем уплатите организационный взнос за участников если отправляете групповую заявку. Внимательно заполните анкету.
Агеева, И. Васильева, К. Ануфриенко под руководством старшего преподавателя кафедры экономической экспертизы и финансового мониторинга Ю.
График и площадки проведения доступны на сайте организаторов. Мероприятия запланированы на следующие даты: тестовое подключение для участвующих дистанционно — 15 марта; финал по математике, физике, химии, литературе, географии, биологии — 17 марта; финал по русскому языку — 18 марта; финал по обществознанию, истории — 19 марта.
Поздравляем победителей и призеров! Уважаемые учителя, воспитатели и родители! Благодарим вас за сотрудничество.
Будем очень рады вашим отзывам, замечаниям и предложениям. Места присуждались участникам, набравшим следующее количество баллов: 2 класс: Максимальное количество баллов — 70, каждое задание оценивалось в 5 баллов.
Воспитатель Грузсчанского детского сада Алла Пономаренко победила во Всероссийской блиц-олимпиаде
Спасибо всем за участие в турнире. Поздравляем победителей и призеров! Уважаемые учителя, воспитатели и родители! Благодарим вас за сотрудничество. Будем очень рады вашим отзывам, замечаниям и предложениям.
Данные будут обработаны системой. Если возникнут ошибки воспользуйтесь разделом «Помощь», в котором перечислены самые распространенные вопросы.
Индивидуальные проблемы решайте через поддержку. Сообщения принимаются на почту konkurs edu-time. Составляя письмо, пишите имя, обстоятельства проблемы, тему.
Срок действия лицензии на использования программного обеспечения окончен 31. Для получения информации с сайта свяжитесь с Администрацией образовательной организации по телефону 8 964 001 43 13 Функционал «Мастер заполнения» недоступен с мобильных устройств. Пожалуйста, воспользуйтесь персональным компьютером для редактирования информации в «Мастере заполнения».
Одно из самых увлекательных на интеллектуальной олимпиаде — это направление «Что? Столь разные вопросные школы меняют ситуацию в турнирной таблице буквально после каждого раунда, а победит, конечно, команда, которая обладает не только банальной эрудицией, но и умением искать нестандартные решения», - отметил эксперт регионального проекта «IQ Самара» Владислав Лихачёв.
Знатоки, представляющие Самарский университет имени С. Игра показывает, как важен морально-психологический настрой, — говорит игрок самарской команды Анна Бугакова. По итогам решения нестандартных алгоритмических, инженерно-конструкторских, управленческих и других задач в областях науки, производства, культуры и политики будут определены победители и призеры как по отдельным конкурсным направлениям, так и в командном первенстве.
Всероссийская блиц олимпиада «Время знаний»
Учащиеся 2 "в" класса -Сеидова Сеид-Сурия,Ахундова Суна и Мурсалов Фирудин участвовали во Всероссийской олимпиаде"Время знаний" по русскому языку,по математике и по окружающему миру и стали победителями (1-е места) Классный руководитель Мамедова З.Г. На базе нашей школы состоялась областная дистанционная олимпиада по физической культуре "Время знаний и побед" среди обучающихся 8-9 классов коррекционных школ. Всероссийская блиц-олимпиада "Время знаний" (Введение в педагогическую леятельность), я решила принять участие и получила Диплом Победителя (1 место), вопросы оказались довольно непростыми, даже сложными!
"Время знаний и побед"
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? Никита Таушканов: В целом я этим и занимался. И: Как тебе задания? Никита Таушканов: Задания интересные очень.
Победители «Времени знаний» 11 февраля 2023 Студенты группы 1ТМ в очередной раз решили проверить свои знания по русскому языку, они приняли участие во Всероссийской олимпиаде проекта «Время знаний». 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.
Прежде всего выберете название школьного предмета из каталога. Последовательно ответьте на предложенные вопросы. Портал «Время знаний» проводит тестирование, в ходе которого точно определяется уровень профессиональной подготовки любого преподавателя по общеобразовательным школьным предметам. Наградной лист отправляется на электронную почту. Полученный документ можно сохранить на устройство или распечатать на принтере.
Васильева, К. Ануфриенко под руководством старшего преподавателя кафедры экономической экспертизы и финансового мониторинга Ю. Янушкиной показали высокий уровень знаний и профессиональных навыков в области финансовой грамотности.
Подведены итоги олимпиады «Время знаний»
Поздравляем Дьяконову Диану, ученицу 3 класса,с 1 местом во Всероссийской олимпиаде “Время знаний” по сольфеджио (преподаватель Груздова Светлана Михайловна). 19.03.2023 г. в ти Самарской области была проведена блиц-олимпиада "Время знаний" для преподавателей по специальности "Фортепиано". Чепля Серафима, Барабой Алина и Симонова Дарья стали участницами Всероссийской олимпиады "Время Знаний" по дисциплине: Финансовая грамотность.
Всероссийская викторина «Время знаний», апрель, 2023г.
Блиц-олимпиады «Время Знаний» в режиме «онлайн» – это не только интересно и полезно, но и быстро и легко. Поздравляем Шаховую Екатерину – победителя Всероссийской олимпиады «Время Знаний» по дисциплине: Ветеринария и руководителя Морозову Татьяну Геннадьевну. сайт международных и всероссийских конкурсов для воспитателей и педагогов с ускоренными сроками подведения итогов. Всероссийская олимпиада «Время Знаний» по предмету «Русский язык.11 класс». Представители Армавира стали победителями всероссийской олимпиады «Время знаний».Победителями по предмету «Сольфеджио.
Смотрите также:
- Всероссийская интернет – олимпиада «Время знаний»
- Как принять участие в олимпиаде «Время Знаний»
- Фотографии
- Как это будет?
Всероссийских конкурсов время знаний
Поздравляем Дьяконову Диану, ученицу 3 класса,с 1 местом во Всероссийской олимпиаде “Время знаний” по сольфеджио (преподаватель Груздова Светлана Михайловна). Представители Армавира стали победителями всероссийской олимпиады «Время знаний».Победителями по предмету «Сольфеджио. 25 декабря 2023 года подведены итоги Всероссийской Олимпиады по английскому языку «Время знаний», в которой приняли участие студенты 2 курса. диплом В январе 2023 года воспитанники старшей группы «Смешарики»: Момотова Василиса, Галкин Артём и Хасянова Малика (возраст 5 лет) приняли участие во Всероссийском конкурсе «Время Знаний» в викторине «Предлоги в словосочетаниях». Мы в социальных сетях: Всероссийская олимпиада "Время знаний". награждены Дипломами победителей, занявших 1 место. Преподаватель Асмаева М.Ш. награждена дипломом за активное участие в подготовке победителей Всероссийской Олимпиады «Время знаний».