27 апреля на платформе «» состоялся региональный этап олимпиады по информатике имени Мстислава Келдыша, Он был организован при поддержке Образовательного центра «Сириус». Заключительный этап ПОШ состоится 6 апреля. Сбор участников: 09:00 Начало олимпиады: 10:00. Главная» Новости» Московские школьники завоевали больше всего дипломов на олимпиаде по информатике.
Готовим к поступлению в лучшие вузы России
- Заключительный тур Олимпиады "Росатом" по информатике
- Выберите ваш город
- Подведены итоги Олимпиады по SQL-программированию
- Московская олимпиада школьников по информатике (очный тур)
- Итоги Международной московской олимпиады по теоретическим основам электротехники имени К.А. Круга
На платформе «Сириус.Курсы» прошла всероссийская олимпиада по информатике
Всероссийская олимпиада по информатике: школьники из Москвы завоевали 49 дипломов Всероссийская олимпиада по информатике: школьники из Москвы завоевали 49 дипломов 23 апреля 2019 г. Фото: vos. Напомним, что финальный этап всероссийской олимпиады школьников по информатике проходил в Казани с 11 по 17 апреля. Его участниками стали представители 57 регионов страны. За 2 тура им нужно было решить 8 заданий.
Московские школьники взяли «золото» на Международной олимпиаде по информатике Престижные соревнования среди юных программистов прошли в Венгрии с участием школьников из 90 стран. Как сообщил мэр столицы Сергей Собянин, наша команда завоевала две награды высшей пробы.
Справка Международная олимпиада по информатике IOI — это ежегодное соревнование по информатике среди школьников. IOI впервые была проведена в 1989 году.
По правилам, в команде должно быть не больше четырех участников. В сборную страны ученики обычно отбираются по результатам национальных соревнований. В России команда формируется по итогам Всероссийской олимпиады по информатике и учебно-тренировочных сборов.
Всероссийская олимпиада школьников — это система олимпиад, которые проводятся каждый год по 24 предметам. В них участвуют учащиеся образовательных организаций, где реализуются общеобразовательные программы. Данная система помогает выявить одарённых школьников с 5-го класса. При успешном попадании в призёры школьники выпускных классов получают возможность поступить в любой вуз по профильному направлению без сдачи экзаменов. Читайте также.
Предварительные результаты школьной олимпиады по информатике огласили в Подмосковье
Два московских школьника, ученик школы №2086 Иван Пискарев и ученик лицея «Вторая школа» имени В. Ф. Овчинникова» Антон Степанов, вошли в состав российской сборной, принимающей участие в 35-й Международной олимпиаде по информатике. Как сообщает портал столичного мэра, в финале Всероссийской олимпиады школьников по информатике ребята из московских школ продемонстрировали отличный результат. Московская олимпиада по информатике проводится в двух возрастных категориях: для 6-9 классов и для 10-11 классов. Ранее телеканал «360» сообщал, что школьники из Московской области победили в заключительном этапе Всероссийской олимпиады по русскому языку.
Подведены итоги Олимпиады по SQL-программированию
- График проведения Олимпиады «Росатом» по информатике 2024 года
- Школьники Москвы завоевали три золотые медали на международной олимпиаде по информатике
- Навигация по записям
- Российские школьники триумфально выступили на Международной олимпиаде по информатике
- Читайте также:
Лицеисты стали победителями XVII Открытой Московской олимпиада школьников по программированию
7 апреля с 10:30 до 12:00 (по московскому времени) – торжественная церемония открытия заключительного этапа всероссийской олимпиады по информатике. Опубликованы предварительные результаты школьного этапа всероссийской олимпиады по информатике после проведения дополнительных проверок. Московская олимпиада по теоретической электротехнике организуется с 1971 г. в МЭИ в последней декаде апреля.
Cпецпроекты
- Четыре российские школьницы стали победительницами Европейской математической олимпиады
- Навигация по записям
- 1 февраля 2024 года стартует отборочный этап МОШ по информатике для старшеклассников
- Победят умнейшие. В Москве пройдет Всероссийская олимпиада по информатике | Аргументы и Факты
- Результаты
МОШ – Московская олимпиада школьников
Ранее телеканал «360» сообщал, что школьники из Московской области победили в заключительном этапе Всероссийской олимпиады по русскому языку. 10.04.2017 Итоги Московской олимпиады школьников по информатике в 2016-2017 уч. году. Московская олимпиада по информатике проводится Департаментом образования и науки г. Москвы, Центром педагогического мастерства, НИУ ВШЭ и МГУ им. М.В. Ломоносова. Московская олимпиада школьников.
Столичные школьники взяли «золото» и «серебро» на Международной олимпиаде по информатике
Напомним, что накануне в МГУ презентовали суперкомпьютер производительностью 400 петафлопс. Ранее на форуме «Армия-2023» начальник Главного управления инновационного развития МО РФ Александр Осадчук в студии «Звезды» рассказал об использовании искусственного интеллекта в армии.
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. 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.
Это рекорд для столицы. Жюри отметило, что ребята показали лучшие результаты по скорости решения задач. Финал проходил в Татарстане на базе университета «Иннополис».
Проверка работ была автоматической, а жюри, призеры и победители прошлых лет комментировали подходы участников, отмечали интересные и оригинальные варианты.
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.
Первая задача была немного сложная, но за 6 часов можно решить. Вторая тоже интересная. Единственный минус, как я говорил, это непонятно вообще, что с данными делать и что где находится. А так хорошая задача. И: Расскажи, пожалуйста, какие эмоции ты испытываешь от того, что ты участвуешь в Олимпиаде?
Никита Таушканов: Когда я приехал, мне всё очень понравилось. Очень щедрые организаторы. Всё красиво, современно. И: Что бы ты пожелал участникам следующей Олимпиады? Никита Таушканов: Чтобы всё получилось.
Скажи, пожалуйста, как ты готовился и как ты получил те знания, которые тебе помогли в олимпиаде? Также нам помог преподаватель, когда он давал нам курсы от университета искусственного интеллекта, вроде Яндекса, и мы готовились по ним. И: Подскажи, пожалуйста, у тебя есть наставник? Артём Куковякин: Да. Именно по искусственному интеллекту — это наш преподаватель по информатике, анализу данных.
Это Максим Олегович Мазуров. И: А чем и как он помогает? Артём Куковякин: Он объясняет нам, как решать задачи. Он объясняет нам разные способы и методы решения задач на анализ данных, теорию и также даёт нам практические задания. Артём Куковякин: Потому что ты можешь взять, запустить свой код где-то на 5 часов и уйти куда угодно, а он 5 часов будет что-то делать.
Сам можешь кофе попить, фильм посмотреть, жизнь прожить, а он до сих пор делает работу. И: Какие задания Олимпиады тебе больше всего запомнились с прошлого этапа? Артём Куковякин: Я очень люблю олимпиадное программирование, поэтому мне запомнились задачи именно по нему. И: А были ли какие-то, которые слишком сложные, слишком лёгкие? Артём Куковякин: Слишком сложные — да.
Это, допустим, была рекомендательная система — четвёртая или пятая задача. Это была первая задача МЛ, и она была довольно сложной. Совсем лёгких не было. Возможно, математика была такой. Задача эта — огонь, на довольно высоком уровне, я бы сказал.
Артём Куковякин: В первой задаче при анализе получилось очень легко узнать, что там трейновый тест, просто практически совпало. Во второй задаче в рамках исследования получилось узнать, что многие столбцы в датасете совершенно бесполезны. Их можно просто вырезать, что облегчило и память, и решение. Поэтому очень полезно смотреть на данные. Артём Куковякин: Немного побить лидерборд с помощью анализа данных.
Ещё поспособствовал подбор гиперпараметров на нейронку. Артём Куковякин: Задание лика — это вторая задача. Я смотрел без описания, что там такого. И: Какие зависимости изучал при прохождении задания? Артём Куковякин: Как я говорил, в первой задаче тест совпадал с трейном.
Во второй — большинства нет, я её запихнул в рандом С. И: Может, как-то оценивал важность признаков или использовал сразу всё, как есть? Артём Куковякин: Важность я оценивал. Там был столбец полностью в нанах, я его удалил, он был бесполезен. А некоторые столбцы не меняли свои значения.
Они были всегда одинаковые, и тоже бесполезны. И: Применял ли какие-то действия, чтобы оптимизировать метрику качества не с точки зрения хорошо решённой задачи, а с позиции "взлома"? Артём Куковякин: Нет, не применял, только по задаче, по метрикам. Артём Куковякин: Были интересные.