Гистограмма просмотров видео «Олимпиада По Информатике Итмо 2022 1 Отборочный Тур Разбор 1-5 Задач» в сравнении с последними загруженными видео. Университет ИТМО провел установочные сессии, где эксперты разбирали задания Открытой олимпиады по информатике прошлых лет. Всероссийская открытая олимпиада школьников (информатика) 23-24 учебного года ИТМО. Студенты сборной России по информатике забрали три золотых и одну серебряную медали на Международной олимпиаде по информатике.
Олимпиады по информатике для школьников: какие выбрать?
Университет ИТМО (Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики), который проводит олимпиаду, часто использует поп-культурных персонажей (из Death Stranding, «Джокера» и «Звёздных войн». В 5 региональных олимпиадах студенты ИТМО заняли призовые места в командном первенстве. Результаты командного и личного первенства среди ВУЗов. это задачи с первой базовой Интернет-олимпиады по информатике и программированию 2007 года (эти онлайн-олимпиады для школьников ИТМО проводит и сейчас). Смотрите видео онлайн «Олимпиада по информатике ИТМО 2022 1 Отборочный тур Разбор 1-5 задач» на канале «TypeScript и документация» в хорошем качестве и бесплатно, опубликованное 30 ноября 2023 года в 0:47, длительностью 01:51:06, на видеохостинге RUTUBE. Университет ИТМО провел установочные сессии, где эксперты разбирали задания Открытой олимпиады по информатике прошлых лет.
Российские студенты взяли четыре медали на Международной олимпиаде по информатике
| Открытая олимпиада школьников (олимпиада ИТМО) | Расписание открытой олимпиаде школьников университета ИТМО по математике и информатике 2021-2022 учебного года. |
| Домен припаркован в Timeweb | Университет ИТМО провел установочные сессии, где эксперты разбирали задания Открытой олимпиады по информатике прошлых лет. |
| ITMО SECURITY | В этом году сразу две бакалаврские программы факультета — «Прикладная математика и информатика» и «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект» — ждут победителей и призеров олимпиад по информатике. |
Олимпиада ITMO Security среди учащихся 7-11 классов
Кроме того, глава города подчеркнул значимость и ценность ИТМО. Беглов назвал этот университет «кузницей IT-кадров, высокий уровень которых признают во всем мире». В свою очередь ректор ИТМО выразил благодарность городским властям за помощь в разрешении проблемы с обвалившимися корпусом вуза.
Герцена и др. И504Б, Георгий Фирсанов, гр. И415Б, Андрей Юрков, гр.
Это позволило собрать рекордное число участников — 300 школьников из 88 стран. Сборная России стала одним из лидеров — три золотые медали и одна серебряная. Источник фото: edu. Колмогорова, Тимофей Федосеев из московской общеобразовательной школы Центра педагогического мастерства и Данила Усачёв из Самарского лицея информационных технологий.
Одно из заданий первого отборочного этапа индивидуальной интернет-олимпиады школьников по информатике и программированию в 2021 году Интернет-олимпиада школьников по информатике и программированию проводится ежегодно на базе Санкт-Петербургского национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики, также известного как Университет ИТМО.
Как можно увидеть по архиву олимпиад, отсылки к популярным мультфильмам, фильмам и играм используются в ИОИП регулярно: в прошлые годы условия заданий составляли, среди прочего, по «Мадагаскару», «Финнесу и Фербу», «Смешарикам» и Among Us.
Открытая олимпиада школьников Университета ИТМО
В роли организаторов профиля «Большие данные и машинное обучение» Национальной технологической олимпиады выступили глобальный провайдер IT-решений и сервисов Softline и Университет ИТМО, ведущий университет в области информационных и фотонных технологий. Гистограмма просмотров видео «Олимпиада По Информатике Итмо 2022 1 Отборочный Тур Разбор 1-5 Задач» в сравнении с последними загруженными видео. ИТМО будет проводиться дистанционно с использованием популярного синхронного прокторинга ProctorEdu, то есть за вами будет следить проктор. Как отметил Алексей Итин, представитель приемной комиссии Университета ИТМО, экономика нуждается в высококлассных специалистах в проектировании, разработке и эксплуатации сложных технических решений.
В Петербурге объявили победителей всероссийской олимпиады для школьников «Умножая таланты»
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.
Этот дефицит испытывает как страна в целом, так и Softline Digital в частности.
Обрушение крыши и перекрытий одного из учебных корпусов ИТМО произошло 16 февраля. Спасатели эвакуировали из здания около 20 человек, остальные вышли самостоятельно. В результате ЧП никто не пострадал.
Отдельные фотографии листов не принимаются, принимается только pdf-файл. Информация о проверке работ, правильных ответах и первичных набранных баллах будет опубликована на следующей неделе.
Одно из заданий первого отборочного этапа индивидуальной интернет-олимпиады школьников по информатике и программированию в 2021 году Интернет-олимпиада школьников по информатике и программированию проводится ежегодно на базе Санкт-Петербургского национального исследовательского университета информационных технологий, механики и оптики, также известного как Университет ИТМО. Как можно увидеть по архиву олимпиад, отсылки к популярным мультфильмам, фильмам и играм используются в ИОИП регулярно: в прошлые годы условия заданий составляли, среди прочего, по «Мадагаскару», «Финнесу и Фербу», «Смешарикам» и Among Us.
Команда ИТМО победила в межвузовских киберучениях "OpenBonch 2022" в Петербурге
| Олимпиады по информатике для школьников: какие выбрать? | ИТМО будет проводиться дистанционно с использованием популярного синхронного прокторинга ProctorEdu, то есть за вами будет следить проктор. |
| Мегаолимпиада итмо | International Olympiad in Informatics. |
| Открытая олимпиада школьников Университета ИТМО | Слышала отзывы, что подготовка на курсах все-таки больше нацелена на успешную сдачу ЕГЭ + немного на олимпиаду по информатике именно ИТМО. |
| ITMО SECURITY | Самая реальная олимпиада 1-го уровня. Видео: ГДЕ взять энергию, когда нет сил? Почему нет энергии и накатывает тоска? |
| Все в золоте. Россияне стали лучшими на Международной олимпиаде по информатике | В Петербурге завершился очный тур предметной олимпиады, которую организовали Университет ИТМО и социальная сеть «ВКонтакте». |
Олимпиада ИТМО 2021-2022 расписание и регистрация
Google использует его для поиска потенциальных сотрудников. Хочешь всегда знать и никогда не пропускать лучшие новости о развитии России? Подпишись , и у тебя всегда будет повод для гордости за Россию.
Подробная информация о необходимых документах размещена на соответствующей странице. Необходимые документы необходимо загрузить в форму до 5 марта.
Жюри олимпиады приняло решение пригласить на заключительный этап олимпиады всех конкурсных участников, набравших не менее 420 баллов на отборочном этапе.
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. Первая задача была немного сложная, но за 6 часов можно решить. Вторая тоже интересная.
По словам и. Бонч-Бруевича Георгия Машкова, которого цитирует пресс-служба, на таких масштабных мероприятиях студентов замечают работодатели, а это отличная возможность для старта карьерного пути в индустрии. Проекты, подобные прошедшим киберучениям "OpenBonch 2022", позволяют погрузить будущих выпускников в условия работы настоящих специалистов, отвечающих в организациях за выявление и реагирование на кибератаки", - подчеркнул Машков. Соревнования прошли с 5 по 7 октября на базе Северо-Западного федерального образовательного центра Национального киберполигона.
В качестве организаторов выступили Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им.
Материалы второй командной интернет-олимпиады по информатике Университета ИТМО
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. Заключительным этапом станет решение задачи в командах до трех человек. 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.
Именно на профильной смене я подводил итоги своей работы, экспериментировал, оформлял финальные данные в презентацию, а потом представил свой проект ректору университета. Такое происходит не каждый день!
Права победителей и призеров олимпиады для учащихся выпускных классов: льгота первого порядка - быть зачисленным в образовательное учреждение без вступительных испытаний на направления подготовки специальности , соответствующие профилю олимпиады;; льготы второго порядка - быть приравненными к лицам, набравшим максимальное количество баллов по единому государственному экзамену по общеобразовательному предмету. Приглашаем учащихся для участия в олимпиадах школьников. Участие во всех турах олимпиад свободное и бесплатное. Наши контакты ул.
С 15 октября 2015 г. Расписание проведения олимпиады: 1 тур: с 20 ноября 2015 г. Заключительный этап олимпиад планируется в очной форме 19-20 марта 2016 г. Права победителей и призеров олимпиады для учащихся выпускных классов: льгота первого порядка - быть зачисленным в образовательное учреждение без вступительных испытаний на направления подготовки специальности , соответствующие профилю олимпиады;; льготы второго порядка - быть приравненными к лицам, набравшим максимальное количество баллов по единому государственному экзамену по общеобразовательному предмету.
Команда ИТМО победила в межвузовских киберучениях "OpenBonch 2022" в Петербурге
Команда ИТМО победила в межвузовских киберучениях "OpenBonch 2022" в Петербурге. Олимпиада в Перечне с первым уровнем. Предметно-методическая кафедра информатики и ИКТ. Расписание открытой олимпиаде школьников университета ИТМО по математике и информатике 2021-2022 учебного года.
В интернет-олимпиаду по информатике включили задачи по Cyberpunk 2077
Одной из главных задач профильной смены была подготовка молодых исследователей к участию в конкурсе IChem Prize и Всероссийскому конкурсу научно-технологических проектов «Большие вызовы». Насколько я знаю, схожий подход есть только в Гарвардском университете. Именно на профильной смене я подводил итоги своей работы, экспериментировал, оформлял финальные данные в презентацию, а потом представил свой проект ректору университета.
Подпишись , и у тебя всегда будет повод для гордости за Россию. Вступай в наши группы и добавляй нас в друзья : Поделись позитивом в своих соцсетях Другие публикации по теме.
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. Первая задача была немного сложная, но за 6 часов можно решить.
Участники - студенты, обучающиеся по очной форме обучения в образовательных организациях высшего образования, расположенных на территории Санкт-Петербурга.