Портал «Время знаний» создан для проведения соревнований между учениками, преподавателями и воспитателями. Студенческая молодежь Самарской области принимает участие в Интеллектуальной олимпиаде «IQ ПФО». Главная. Новости. Представители Армавира стали победителями всероссийской олимпиады «Время знаний».
Победители всероссийской блиц-олимпиады "Время знаний"
Время знаний это портал для проведения олимпиды среди школьников, викторины для детей, а также всероссийского конкурса для педагогов и воспитателей. Отметим, на дипломах участников и победителей олимпиады размещен уникальный QR-код, при считывании которого любой проверяющий попадает на сайт с результатами олимпиады. время В апреле 2021 года Афанасьева Анастасия, специальность «Экономика и бухгалтерский учет» приняла участие в заочной Всероссийской олимпиаде «Время Знаний» по дисциплине «Основы бухгалтерского учета».
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.
Поздравляем победителей и призеров муниципальной олимпиады и желаем новых творческих достижений и дальнейших побед!
Дети были заинтересованы. Документы высылались своевременно. Все наградные док...
Агеева — II место; 3. Васильева — III место.
Расписание финала олимпиады «Океан знаний»
Студенты группы 1ТМ в очередной раз решили проверить свои знания по русскому языку, они приняли участие во Всероссийской олимпиаде проекта «Время знаний». Читатели дошкольного возраста приняли участие в викторине "Время знаний". награждены Дипломами победителей, занявших 1 место. Преподаватель Асмаева М.Ш. награждена дипломом за активное участие в подготовке победителей Всероссийской Олимпиады «Время знаний». Учащиеся 10 класса приняли участие во Всероссийской олимпиаде по алгебре, где показали очень достойные результаты. ВРЕМЯ ЗНАНИЙ 3 февраля 2023, Екатеринбургская детская школа искусств № 14 в Екатеринбурге — дата и место проведения, описание и программа мероприятия, купить билет. С целью исследования уровня сформированности предметных компетенций, повышения профессионального мастерства педагогов дошкольного образования 03 июня 2022 года была проведена муниципальная блиц-олимпиада «Время Знаний» для педагогов дошкольного.
Всероссийская олимпиада 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. Чепля Серафима, Барабой Алина и Симонова Дарья стали участницами Всероссийской олимпиады "Время Знаний" по дисциплине: Финансовая грамотность. В декабре ребята 2 класса Кировской ДМШ на уроках сольфеджио принимали участие во Всероссийской олимпиаде «Время знаний» по предмету «Сольфеджио», отвечали на вопросы блиц-олимпиады. Представители Армавира стали победителями всероссийской олимпиады «Время знаний».Победителями по предмету «Сольфеджио.
Всероссийская онлайн олимпиада по английскому языку «Время знаний»
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. 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.
График и площадки проведения доступны на сайте организаторов. Мероприятия запланированы на следующие даты: тестовое подключение для участвующих дистанционно — 15 марта; финал по математике, физике, химии, литературе, географии, биологии — 17 марта; финал по русскому языку — 18 марта; финал по обществознанию, истории — 19 марта.
Дети были заинтересованы. Документы высылались своевременно.
Все наградные док...
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? 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.
Олимпиада «Время знаний» всероссийский конкурс
Студенческая молодежь Самарской области принимает участие в Интеллектуальной олимпиаде «IQ ПФО». Новости. Основные сведения. Я сейчас с ним обсуждаю новости в этой области или проекты, но большую часть времени я занимаюсь сам. Главная > Конкурсы 2019-2020 > Всероссийская олимпиада «Время знаний» май 2020. Обучающаяся 1 класса Амбарцумян Милена вокально-хорового отделения приняла участие во Всероссийской онлайн-олимпиаде "Время Знаний" по предмету «Сольфеджио» и стала победителем (1 место).
Победа во всероссийской блиц-олимпиаде "Время знаний"
18 марта 2020 года в четвертый раз на базе МКУ ИМЦ г. Амурска для педагогов дошкольных образовательных учреждений Амурского муниципального района проходила педагогическая очная олимпиада «Время Знаний». Учащиеся 10 класса приняли участие во Всероссийской олимпиаде по алгебре, где показали очень достойные результаты. Среднее время прохождения олимпиады – 10 – 15 минут. 19.03.2023 г. в ти Самарской области была проведена блиц-олимпиада "Время знаний" для преподавателей по специальности "Фортепиано". образовательная область "Познавательное равитие в ДОУ в соответствии ФГОС". 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.