Турнир городов Олимпиада СПбГУ Открытая олимпиада школьников по программированию. Основной твич-канал организаторов «Открытой олимпиады школьников» по информатике и математике Санкт-Петербург, Университет ИТМО, факультет информационных технологий и программирования. Разборы в ноябре-декабре, январе и феврале. ИТМО всегда находится в поиске талантливых абитуриентов, и олимпиада НТО – это отличная возможность для учащихся познакомится с экспертами одного из передовых университетов страны, пообщаться с нынешними студентами.
Школьники из Ленобласти – в числе победителей и призеров Всероссийской олимпиады по 3D-технологиям
Однако победители олимпиады-2017 рекомендуют использовать эту возможность не только выпускникам (олимпиада «ИТМО ВКонтакте» рассчитана на школьников с 7–11 классов) — это позволит разобраться в технике проведения конкурса и приобрести опыт участия в. Индивидуальная олимпиада школьников по информатике и программированию (ИОИП) является личным зачетом "Олимпиады школьников по информатике и программированию", которая входит в перечень олимпиад Российского совета олимпиад школьников и имеет 1. Перечень олимпиад для школьников старших классов, которые проводятся в Санкт-Петербургском государственном электротехническом университете «ЛЭТИ».
Открытая олимпиада школьников (НИУ ИТМО)
Открытой олимпиаде «Информационные технологии» присвоен I уровень. Эта олимпиада является личным зачетом "Олимпиады школьников по информатике и программированию" (ее командным зачетом является ВКОШП), которая входит в перечень олимпиад Российского совета олимпиад школьников и имеет 1 уровень. Открытая олимпиада школьников Университета ИТМО. В нашем университете ИТМО в корпусе на улице Ломоносова будет проводиться финальный тур олимпиады по физике для детей, обучающихся в школах. 23 апреля 2023 года в Национальном исследовательском университете ИТМО (г. Санкт-Петербург) состоялась 9-ая Математическая олимпиада университетов северных стран (9th North Countries Universities Mathematical Competition). Школьники Москвы в финале XVII Открытой олимпиады по программированию завоевали 48 дипломов.
Открытая олимпиада по информационным технологиям
Победители олимпиады получают супер-призы: Поступление в магистратуру ИТМО без вступительных экзаменов для студентов 3-го и 4-го курсов бакалавриата и выпускников. Релокация: билеты в Санкт-Петербург и оплата проживания на весь срок обучения. Важные даты: С 15 ноября 2023 по 4 января 2024— регистрация на сайте олимпиады, выбор подходящего трека. С 5 по 21 января 2024 — отборочный этап.
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. Я не так давно занимаюсь машинным обучением.
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.
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?
Герцена и др. И504Б, Георгий Фирсанов, гр.
И415Б, Андрей Юрков, гр.
Московские школьники завоевали 48 дипломов на XVII Открытой олимпиаде по программированию
Зато их узнали все советские люди. Это был «Интернационал»! И распрямились плечи, и возродилась надежда, что Родина будет освобождена, чтобы ни случилось с ними. Сначала робко, а потом все громче и громче запели обреченные и те, кого фашисты пригнали устрашить расправой. Выйдя из оцепенения, враги заорали, чтобы мальчик немедленно прекратил играть. Но он продолжал до тех пор, пока его не прошили несколько автоматных очередей. Россия под прицелом международного терроризма Россия сталкивается с масштабными и серьёзными вызовами. Решить их будет непросто.
До коронавируса география мест проведения была достаточно обширная, после пандемии заключительный этап олимпиады проходит в онлайн-формате. Результаты публикуются очень быстро. Сам заключительный тур проходит достаточно поздно в начале марта , результаты появляются в начале апреля. Оценивание Все задачи имеют разный вес. Примерное распределение весов: 1, 2 задачи — 2 балла; 3, 4, 5 задачи — 3 балла; 6, 7 задачи — 4 балла; 8 задача — 5 баллов. Оценивают работы лояльно, на апелляции проверяющие часто идут навстречу участникам, повышая баллы.
Задачи Открытой олимпиады школьников по математике последних лет 5—7 классы.
Если вкладыш заполнялся с обеих сторон, то сначала должна идти лицевая часть вкладыша, далее - оборотная. Отдельные фотографии листов не принимаются, принимается только pdf-файл. Информация о проверке работ, правильных ответах и первичных набранных баллах будет опубликована на следующей неделе.
Олимпиады для школьников
Победа или призовое место дают право на зачисление вне конкурса в один из вузов-организаторов и возможность повысить свои шансы на поступление в любой российский вуз по ИТ-специальности. Для участия в олимпиаде требуется регистрация на портале, после чего с 15 октября открывается доступ к заданиям для тренировки. Баллы за них не учитываются в результатах отборочного тура, но пробный тур знакомит с типами вопросов и помогает освоиться в системе. Отборочный этап проводится с 20 ноября дистанционно в две сессии, результаты которых суммируются. Итоговые баллы и ключи доступны участнику после завершения каждого тура второй начинается 20 января.
И: У тебя есть наставник? И: Расскажи, почему именно ML? Павел Жучков: Потому что мне как-то раз предложили в прошлом году поучаствовать во Всероссийской Олимпиаде по искусственному интеллекту, и я решил попробовать. 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.
Участники, успешно прошедшие заключительный этап, могут претендовать на бесплатное обучение по техническим специальностям в рамках квоты Российской Федерации в любом российском ВУЗе, принимающем на обучение иностранных студентов. Информатика - Отборочный этап в дистанционной форме с 18 октября 2022 года по 5 февраля 2023 года. На сайте проведения международных олимпиад также размещены варианты разбора задач международных олимпиад прошлых лет, включая видео разбор.
Диплом призёра дают за чуть более половину правильных ответов, например, за решение 6 из 10 задач. Нужно целиться в темы, которые у вас получаются, и довести их до совершенства: за полные решения меньшего числа задач баллов будет больше, чем за неполные решения большего числа задач. Физика Перечень и порядок проведения вступительных испытаний Каждый вуз вправе выбирать, призёрам каких олимпиад предоставлять льготы. Олимпиады Всерос, Московская олимпиада школьников, Санкт-Петербургская олимпиада школьников, Петербургская астрономическая и «Высшая проба» содержат сложные и нестандартные задания. Олимпиаде ВШЭ присвоен 3 уровень, хотя она довольно сложная. Чтобы взять диплом призёра в этих олимпиадах, нужно готовиться не один год. Она обычно идёт самой последней. Если успеть написать её отборочный этап, когда идут очные туры других, она очень часто выручает», — Михаил Пенкин. Не нужно участвовать во всех олимпиадах по физике. Заочные туры писать можно, но для очных этапов стоит выбрать 3-4. Участвуйте в тех, которые по формату вам ближе и, конечно, дают преимущества при поступлении в ваш вуз. Владимир Шарич: «Неверно думать, что чем больше олимпиад, в которых участвуешь, тем больше шансов взять диплом. Силы не бесконечны, нужно иногда отдыхать, а не писать олимпиады каждые выходные». В зависимости от олимпиады и уровня победитель может получить льготу БВИ, а призёр — 100 баллов по предмету. Все подробности необходимо уточнять на сайте приёмной комиссии университета. Сейчас вузы обязаны определить правила приёма в октябре.
Опубликован график проведения Открытой олимпиады школьников по программированию
Сделать мобильных роботов «умнее», приспособить их к полностью автономной работе, в том числе на площадках без стен и перегородок — актуальная задача реальной современной робототехники, и именно такая задача была предложена финалистам профиля «Интеллектуальные робототехнические системы» НТО в этом году», — подчеркнул ответственный секретарь оргкомитета НТО, проректор НИУ ВШЭ, лидер рабочей группы НТИ «Кружковое движение» Дмитрий Земцов. Это отличный опыт не только для участников, но и для университета в целом. ИТМО всегда находится в поиске талантливых абитуриентов, и олимпиада НТО — это отличная возможность для учащихся познакомится с экспертами одного из передовых университетов страны, пообщаться с нынешними студентами, окунуться в студенческую жизнь и определиться с будущим выбором профессии. Всех финалистов профиля ждем на первом курсе в ИТМО! Победу в командном зачете одержала команда whoop magic в составе Александра Петрова из Свердловской области и Ивана Черепанова и Андрея Шмунка из Новосибирской области.
Основное отличие этого профиля НТО в том, что финальная задача — практическая. Она представляет собой реальный кейс: это та проблема, с которой столкнулась ИТ-компания, и которую решали уже состоявшиеся специалисты.
Так, в пролом году, на основе больших данных с помощью искусственного интеллекта школьники пытались спрогнозировать брак на производстве сверхпроводников. Организаторы олимпиады полагают, что решение таких задач является своего рода профессиональным ориентированием: при решении финального кейса школьники смогут попробовать себя в роли data-аналитиков и понять, насколько они предрасположены к профессии. Кроме того, мы стараемся популяризировать направление машинного обучения, так как соответствующих специалистов нам не хватает.
Она проходит в два этапа: отборочный дистанционный и заключительный очный в Санкт-Петербурге. В отборочном этапе два дистанционных тура, присоединиться можно в любом туре: 1 тур: продлится до 27 января включительно 2023 г. Баллы двух туров суммируются.
Участие в обоих турах повышает шанс быть приглашенным на заключительный этап. Организаторы олимпиад проводятся онлайн-разборы заданий прошлых лет, с которыми Вы и ученики можете ознакомиться:.
Олимпиады по информатике для школьников: какие выбрать?
Церемония открытия заключительного этапа Всероссийской олимпиады по ИИ 2023. На своей странице в соцсети “ВКонтакте” временно исполняющий обязанности губернатора Петербурга Александр Беглов поздравил победителей Олимпиады, которую организовали Университет ИТМО и “ВКонтакте”. Московские школьники в финале XVII Открытой олимпиады по программированию завоевали 48 дипломов. В ходе олимпиады школьникам предстоит не только решать задачи, но и получать новые знания: перед финальным этапом они смогут пройти курсы (вебинары и семинары) по программированию на Python, машинному обучению и работе с большими данными. Однако победители олимпиады-2017 рекомендуют использовать эту возможность не только выпускникам (олимпиада «ИТМО ВКонтакте» рассчитана на школьников с 7–11 классов) — это позволит разобраться в технике проведения конкурса и приобрести опыт участия в.