Учащиеся 10 класса приняли участие во Всероссийской олимпиаде по алгебре, где показали очень достойные результаты. Время знаний это портал для проведения олимпиды среди школьников, викторины для детей, а также всероссийского конкурса для педагогов и воспитателей. Республиканская олимпиада по иностранному языку. Конкурс, олимпиада или викторина от онлайн платформы Время знаний не требует создания личного кабинета. Мы в социальных сетях: Всероссийская олимпиада "Время знаний".
Приглашаем дошкольников и школьников 1-8 классов принять участие в Олимпиаде "ЗНАЮ - ВЕСНА 2024"
На базе нашей школы состоялась областная дистанционная олимпиада по физической культуре "Время знаний и побед" среди обучающихся 8-9 классов коррекционных школ. 27 марта 2021 года студент корпуса N1 Электростальского колледжа Махмутов Максим группа ЭЛ 20-01 принял участие во Всероссийской олимпиаде «Время знаний». Международная дистанционная олимпиада «Инфоурок» весенний сезон 2024. Новости. Основные сведения. Представители Армавира стали победителями всероссийской олимпиады «Время знаний». Поздравляем Дьяконову Диану, ученицу 3 класса,с 1 местом во Всероссийской олимпиаде “Время знаний” по сольфеджио (преподаватель Груздова Светлана Михайловна).
Разместите свой сайт в Timeweb
- Победители «Времени знаний» | Вятские Поляны | Дзен
- Онлайн-олимпиада "Время знаний" "Физкультура. Баскетбол"
- Как принять участие в олимпиаде «Время Знаний»
- Международная научная онлайн олимпиада по гуманитарным наукам «Время знаний»
- ВРЕМЯ ЗНАНИЙ
- Диплом 1 степени Всероссийской блиц олимпиады для педагогов «Время Знаний»
Всероссийская викторина «Время знаний», апрель, 2023г.
Главная > Конкурсы 2019-2020 > Всероссийская олимпиада «Время знаний» май 2020. Студенческая молодежь Самарской области принимает участие в Интеллектуальной олимпиаде «IQ ПФО». 10 декабря обучающиеся 1 курса группы 18а под руководством преподавателя Старичковой Оксаны Александровны приняли участие во Всероссийской Олимпиаде для студентов по дисциплине «Статистика» на портале «Время знаний».
Блиц олимпиада "Время знаний"
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? 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?
Согласно шкале баллов звание победителя и первое место получает педагог, давший верные ответы на девять или десять вопросов. За восемь или семь правильных ответов присваивается, соответственно, второе или третье место. Педагог, давший меньшее количество верных ответов, получает звание «Участник». В завершении Вам необходимо заполнить заявку на получение. Заполняется она после последнего, 10 вопроса и определения результата. В заявке обязательно указывайте свои достоверные данные без ошибок — данная информация будет использована при заполнении бланка Вашего наградного документа.
В текущем учебном году олимпиада проходит по 24 предметам по единым заданиям на технологической платформе образовательного центра «Сириус». Координатором проведения ВсОШ в Тюменской области определен Региональный центр выявления, поддержки и развития способностей и талантов детей и молодежи «Новое поколение».
На сайте есть как полноценная олимпиада, так и ее блиц-вариант. Инструкция по входу в личный кабинет Время Знаний Для участия во Всероссийских конкурсах необходимо пройти регистрацию на портале. Для этого: Выберите олимпиаду, в которой хотите принять участие она должна соответствовать классу и предмету ученика.
Всероссийская онлайн-олимпиада «Время знаний»
Информационно-библиотечная служба. Социально-психологическая служба. Новости. Ученикам. Расписание. 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! Новости. Основные сведения. Время знаний конкурсы для воспитателей. Поздравляем, обучающегося 8Б класса, Вайхель Германа, ПОБЕДИТЕЛЯ Всероссийской олимпиады «Время знаний» по предмету «биология» (куратор – Деминова Ольга Викторовна, учитель биологии). награждены Дипломами победителей, занявших 1 место. Преподаватель Асмаева М.Ш. награждена дипломом за активное участие в подготовке победителей Всероссийской Олимпиады «Время знаний».
Международная научная онлайн олимпиада по гуманитарным наукам «Время знаний»
| Всероссийская викторина «Время знаний» — Почемучки для взрослых и детей | Чепля Серафима, Барабой Алина и Симонова Дарья стали участницами Всероссийской олимпиады "Время Знаний" по дисциплине: Финансовая грамотность. |
| Томская область | Студенты Института кибербезопасности и цифровых технологий заняли призовые места во Всероссийской онлайн-олимпиаде «Время знаний» по дисциплине «Финансовая грамотность». |
| Всероссийская олимпиада по алгебре "Время знаний" 2022-2023 уч.год | Поздравляем Шаховую Екатерину – победителя Всероссийской олимпиады «Время Знаний» по дисциплине: Ветеринария и руководителя Морозову Татьяну Геннадьевну. |
Подведены итоги олимпиады «Время знаний»
С инструкцией по регистрации и подаче заявок можно ознакомиться в нашем видео по ссылке.
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?
Беспалову и Игната с победой! Юному конкурсанту желаем отличной учёбы и дальнейших творческих успехов!
Всероссийская олимпиада «Время знаний» 14 апреля 2023 Просмотров: 65 Недавно состоялась Всероссийская олимпиада «Время знаний» по дисциплине: Техническое обслуживание и ремонт автоматизированных систем сельскохозяйственной техники.
Она заняла почетное III место. Дипломом награжден руководитель Геннадий Иванович Котляров.
Всероссийская олимпиада «Время знаний»
- Воспитанники музыкальной школы Армавира победили на всероссийской олимпиаде «Время знаний»
- Педагогическая очная олимпиада "Время знаний" - 22 Марта 2020 - Управление образования
- Онлайн-олимпиада "Время знаний" "Физкультура. Баскетбол"
- Время знаний :: Международная научная онлайн олимпиада по гуманитарным наукам
- Что нужно для участия
- Форма обратной связи
Блиц олимпиада "Время знаний"
Студенты Института кибербезопасности и цифровых технологий заняли призовые места во Всероссийской онлайн-олимпиаде «Время знаний» по дисциплине «Финансовая грамотность». Участие в предметной олимпиаде «Время знаний» – это не просто обычное тестирование и проверка для воспитателей, что ученик усвоил в школе, а также тренировка и саморазвитие. Участие в предметной олимпиаде «Время знаний» – это не просто обычное тестирование и проверка для воспитателей, что ученик усвоил в школе, а также тренировка и саморазвитие. Главная Новости Победители Всероссийской олимпиады "Время знаний". Организатором олимпиады выступил информационно-методический центр "Линия знаний" в городе Самаре.
Всероссийская блиц олимпиада «Время знаний»
Олимпиада содержала увлекательные задания, которые помогают учащимся расширить кругозор, научиться творчески мыслить, искать нестандартные решения и даже по-новому взглянуть на учебную дисциплину «Информатика». Хомченков Дмитрий УЧАСТНИК Всероссийской олимпиады "Время Знаний" по предмету "Химия. Студенты Института кибербезопасности и цифровых технологий заняли призовые места во Всероссийской онлайн-олимпиаде «Время знаний» по дисциплине «Финансовая грамотность». Портал «Время знаний» создан для проведения соревнований между учениками, преподавателями и воспитателями. Студенты Института кибербезопасности и цифровых технологий заняли призовые места во Всероссийской онлайн-олимпиаде «Время знаний» по дисциплине «Финансовая грамотность». Поздравляем, обучающегося 8Б класса, Вайхель Германа, ПОБЕДИТЕЛЯ Всероссийской олимпиады «Время знаний» по предмету «биология» (куратор – Деминова Ольга Викторовна, учитель биологии).
Олимпиада «Время Знаний» — всероссийский конкурс
- Победители Всероссийской олимпиады "Время знаний"
- Всероссийская викторина «Время знаний» — Почемучки для взрослых и детей
- Всероссийская интернет-олимпиада «Время Знаний»
- Победа во всероссийской блиц-олимпиаде "Время знаний"
- Поиск по сайту
- Международная научная онлайн олимпиада по гуманитарным наукам «Время знаний»