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». Поздравляем, обучающегося 8Б класса, Вайхель Германа, ПОБЕДИТЕЛЯ Всероссийской олимпиады «Время знаний» по предмету «биология» (куратор – Деминова Ольга Викторовна, учитель биологии).
Пошаговые инструкции по ЛК «Время знаний»
Дети были заинтересованы. Документы высылались своевременно. Все наградные док...
Она заняла почетное III место. Дипломом награжден руководитель Геннадий Иванович Котляров. Елена также поучаствовала во Всероссийской олимпиаде «Новое древо» по дисциплине «Материаловедение» и заняла III место.
Победители олимпиады приняли участие в панельной дискуссии в формате «вопрос-ответ», где поделились своим опытом и впечатлениями от участия.
Завершилось мероприятие первой в Томске выставкой «Витрина робототехнических систем». На ней университеты города представили передовые инженерные разработки. Для участников прошли фиджитал-соревнования по беспилотным летательным аппаратам. А партнер события - компания «Modum Lab» представила профориентационные VR-тренажеры, на которых школьники могли протестировать себя.
Олимпиада по русскому языку и обществознанию входит в Перечень Минобрнауки России.
Победители и призеры заключительного этапа могут получить льготы при поступлении в вузы.
Всероссийская олимпиада "Время знаний"
Если он будет допустимым, Вы сможете получить доступ, который дает возможность оформить и получить диплом. 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.
Беспалову и Игната с победой! Юному конкурсанту желаем отличной учёбы и дальнейших творческих успехов!
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.
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.
Дети были заинтересованы. Документы высылались своевременно. Все наградные док...
Блиц олимпиада "Время знаний"
| Победители всероссийской блиц-олимпиады "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. |
| Всероссийская олимпиада «Время Знаний» | Портал «Время знаний» создан для проведения соревнований между учениками, преподавателями и воспитателями. |
| Педагогическая очная олимпиада "Время знаний" - 22 Марта 2020 - Управление образования | Воспитанница тренера-преподавателя Оленникова И. А. Санникова Елизавета приняла участие во Всероссийской олимпиаде "Время знаний" "Физкультура. |
| Домен припаркован в Timeweb | Я сейчас с ним обсуждаю новости в этой области или проекты, но большую часть времени я занимаюсь сам. |
| Всероссийская олимпиада «Время знаний» май 2020 - Детская музыкальная школа № 2 города Владивостока | Международная дистанционная олимпиада «Инфоурок» весенний сезон 2024. |
"Время знаний и побед"
По итогам онлайн-олимпиады Игорь Тахтин стал победителем по дисциплине «Электротехника» и занял почетное I место. Учащиеся 10 класса приняли участие во Всероссийской олимпиаде по алгебре, где показали очень достойные результаты. сайт международных и всероссийских конкурсов для воспитателей и педагогов с ускоренными сроками подведения итогов. 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».
Всероссийская интернет – олимпиада «Время знаний»
Всероссийская онлайн олимпиада по английскому языку «Время знаний» Обучающиеся МКОУ «Большесалырская СШ» 4,9 классов приняли активное участие во всероссийской онлайн олимпиаде по английскому языку «Время знаний». 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.
К вступительному испытанию допускаются дети, имеющие при себе живописные и графические работы, выполненных в различных техниках гуашь, акварель, карандаш. Тема: «Иллюстрация к сказке» портрет героев или сюжетная композиция. При себе иметь: ватман формата А3 или А2 , гуашь, карандаш, ластик, кисти Поступающие в 5-9 классы — живопись. Тема: «Натюрморт различной степени сложности». Для поступающих в 5 класс тема на выбор: «Натюрморт» или «Сказка» ватман А3 или А2, акварель или гуашь. При себе иметь: акварель, ватман формата А2, кнопки, кисти II тур — профессиональный «Рисунок» Поступающие в 1-4 класс — основы декоративного искусства, Тема: «Образ сказочного героя».
Диплом 1 степени Всероссийской блиц олимпиады для педагогов «Время Знаний» Диплом 1 степени Всероссийской блиц олимпиады для педагогов «Время Знаний» Пятница, 19 января 2024 Алена Андреевна Терехова Олимпиады для педагогов — отличный способ определить уровень своей компетенции, показать свой результат окружающим, подтвердить свое звание — настоящий педагог. Блиц-олимпиады «Время Знаний» в режиме «онлайн» — это не только интересно и полезно, но и быстро и легко.
Баскетбол» - Диплом 1 место, Никита Ч. История физической культуры и Олимпийских игр» - Диплом 3 место, Николай С. Участие в олимпиадах для школьников - показатель высокого уровня знаний, стремления к учебе и интереса к одному или нескольким школьным предметам.
Томская область
| Студент колледжа — победитель Всероссийской олимпиады «Время знаний». | «Время НТИ», на котором подвели итоги сезона 2023-2024 и наградили победителей и призеров. |
| Студент колледжа — победитель Всероссийской олимпиады «Время знаний». | Олимпиада «Время знаний» — всероссийский конкурс. Каждая олимпиада состоит из 10 вопросов, за правильный ответ дается 3 балла. |
Всероссийская олимпиада "Время знаний"
Педагогам необходимо было в течение часа ответить на 30 тестовых вопросов, тем самым продемонстрировав свою профессиональную компетентность в вопросах обновления содержания дошкольного образования и знаний современных педагогических технологий. Амурска; 30, 38, 47 пос.
Сроки проведения: 1 января — 30 июня 2020 года. Для участия в олимпиаде требовалось пройти на сайте онлайн-тестирование: ответить на 10 вопросов с выбором ответа. Результат выводился на экран сразу же после тестирования.
Задания были интересные, развивающие и, в тоже время, проверяющие уже имеющиеся знания. Дети были заинтересованы. Документы высылались своевременно. Все наградные док...
Ребята получили новый опыт, новые знания — а это самое важное! Познание — это интерес к жизни! Спасибо всем за участие в турнире. Поздравляем победителей и призеров! Уважаемые учителя, воспитатели и родители!
Победители всероссийской блиц-олимпиады "Время знаний"
| Пошаговые инструкции по ЛК «Время знаний» | Всероссийская олимпиада "Время знаний" по дисциплине: Электросварочные и газосварочные работы. |
| Диплом от организации Время знаний | Читатели дошкольного возраста приняли участие в викторине "Время знаний". |
| ВРЕМЯ ЗНАНИЙ | Мы в социальных сетях: Всероссийская олимпиада "Время знаний". |
| Студент колледжа — победитель Всероссийской олимпиады «Время знаний». | Студенты музыкального отделения Амурского педагогического колледжа стали победителями Всероссийской олимпиады для студентов "Время знаний". |
ОЛИМПИАДЫ НА 2024 ГОД
- Поиск по сайту
- Блиц олимпиады для педагогов - Время знаний - всероссийские олимпиады
- Всероссийская олимпиада по алгебре "Время знаний" 2022-2023 уч.год
- 2023 год в стране объявили годом педагога и наставника.
- Блиц олимпиада "Время знаний"
Персональный сайт воспитателя. Группа «ПЧЕЛКИ»
- Всероссийская олимпиада для школьников "Время знаний"
- 2023 год в стране объявили годом педагога и наставника.
- Время Знаний – личный кабинет
- Победители всероссийской блиц-олимпиады "Время знаний"
ВРЕМЯ ЗНАНИЙ
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. Обучающиеся МКОУ «Большесалырская СШ» 4,9 классов приняли активное участие во всероссийской онлайн олимпиаде по английскому языку «Время знаний». В апреле 2021 года Афанасьева Анастасия, специальность «Экономика и бухгалтерский учет» приняла участие в заочной Всероссийской олимпиаде «Время Знаний» по дисциплине «Основы бухгалтерского учета». образовательная область "Познавательное равитие в ДОУ в соответствии ФГОС". «Время НТИ», на котором подвели итоги сезона 2023-2024 и наградили победителей и призеров.
Приглашаем дошкольников и школьников 1-8 классов принять участие в Олимпиаде "ЗНАЮ - ВЕСНА 2024"
Воспитанница тренера-преподавателя Оленникова И. А. Санникова Елизавета приняла участие во Всероссийской олимпиаде "Время знаний" "Физкультура. Студентка 3 курса агрономического факультета Алина Дерендяева стала победителем Всероссийской олимпиады «Время знаний». 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». Я сейчас с ним обсуждаю новости в этой области или проекты, но большую часть времени я занимаюсь сам.
Всероссийская онлайн-олимпиада «Время знаний»
Если предусмотрено при регистрации заявки на Сайте, Пользователь предоставляет следующую информацию: Фамилия, Имя, Отчество, контактный номер телефона, адрес электронной почты. Настоящее согласие действует бессрочно. Настоящее согласие может быть отозвано Пользователем в любой момент по соглашению сторон.
Поздравляем победителей и призеров муниципальной олимпиады и желаем новых творческих достижений и дальнейших побед!
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? 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.
Затем заполните анкету. Напишите: Действующий адрес электронной почты для получения диплома. Фамилия, имя участника.
Наименование образовательной организации. Адрес проживания. Внешний вид диплома. Система предлагает восемь вариантов документов. Пользователь способен самостоятельно выбрать дизайн, руководствуясь своими предпочтениями.