В период с 19 июня по 12 августа 2022 года Московский физико-технический институт (МФТИ) проводит летнюю Олимпиадную школу для учащихся 6-10 классов на базе МФТИ. Московский физико-технический институт приглашает школьников принять участие в «Турнирах от Олимпиадных школ МФТИ». Список олимпиад Московского физико-технического института (национального исследовательского университеат): 30 олимпиад. Какие олимпиады проводит Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет) для учеников 1-11 классов.
Олимпиада школьников «Физтех» в 2024 году
Московские школьники стали победителями Менделеевской олимпиады по химии. Олимпиада школьников «Физтех» — лишь часть большой системы, которую Московский физико-технический институт выстроил для поиска и поддержки талантливых абитуриентов 2024 года. Это действительно вывело соревнования на новый уровень, дало мощный импульс всему научному олимпиадному движению», — прокомментировал ректор МГУ академик Виктор Садовничий. Турниры - уникальный шанс для талантливых школьников посоревноваться в решении нестандартных задач от преподавателей МФТИ, - рассказал председатель методического совета Олимпиадных школ МФТИ. Олимпиадные школы МФТИ в этом году отмечают свой юбилей – десять лет с момента основания.
Олимпиадные школы МФТИ начнутся в Долгопрудном 13 июня
Сейчас Московский физико-технический институт проводит Турниры Олимпиадных школ по математике, информатике и физике для учеников 7-10 классов. Важно знать: Участие в турнирах бесплатное. В каждой лиге у участника есть возможность выиграть сертификат на бесплатное участие в любой смене Летней Олимпиадной Школы МФТИ 2023 года по своему направлению.
Школьники исследуют явление Осмоса — говорят, ничего сложного. Надо посмотреть, как вещество проходит через мембрану клеток, в данном случае — в обычной картошке. Так проходит практикум по экспериментальной физике в олимпиадной школе при кампусе Физтеха в Долгопрудном.
Реклама Летняя двухнедельная школа собрала около трехсот подростков со всей России. Этот уникальный проект позволяет подготовить гениев физики и математики и к поступлению в лучшие университеты страны и к школьным соревнованиям международного уровня. Первая смена — в самом разгаре.
Призером заключительного этапа олимпиады школьников по физике им. Поздравляем победителей и призеров олимпиады школьников по физике им.
Организаторы Организатором олимпиады «Физтех. Школа готовит программистов и инженеров высшей квалификации для радиолокационной отрасли. Цель проекта — обеспечить ключевые секторы экономики страны кадрами высшей квалификации для достижения технологической независимости. Партнёры олимпиады В этом году к нашей олимпиаде присоединилось несколько замечательных партнеров. Результаты на этих олимпиадах засчитываются в качестве отборочного на «Физтех. Это огромная административная работа с местными партнерами, проведенная в сжатые сроки. Желаю Олимпиаде продолжения и расширения географии, в том числе через прокторинг, организаторам — энергии и мотивации для развития, а участникам — citius, altius, fortius! Elena 8 класс был реально трудный, но в каком то плане интересный, правда на качественные вопросы было несколько ответов, но это уже мои проблемы. Артём Курлов Олимпиада получилась очень интересной и классной! Заключительный этап для 8 класса был чуть легче, чем отборочный.
Российские школьники завоевали 5 золотых медалей на Менделеевской олимпиаде в Китае
Турнир для всех лиг проводится на одном наборе задач, но итоговый зачёт формируется раздельно. Призы Победители и призеры Турниров в каждой лиге получают сертификаты на бесплатное участие в очной или онлайн-смене ЛОШ 2023 по математике, физике или информатике. В каждой лиге будут выделены не менее 1 победителя, и не менее 5 призеров.
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. 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?
В год 190-летия Дмитрия Ивановича Менделеева это показывает мощь отечественной научной школы, преемственность поколений ученых, сохранение лучших традиций в подготовке кадров. Уверен, что победители олимпиады продолжат свое шествие к вершинам научного успеха. Готовы поддержать ребят в этом стремлении и с удовольствием ждем их на первом курсе Московского университета. Поздравляю тренеров российской сборной — мы еще раз продемонстрировали свой статус носителя золотого стандарта химического образования, помогающего добиваться успеха и на крупнейших международных научных турнирах, и в профессии. Выражаю благодарность народному правительству Шэньчжэня и нашему совместному российско-китайскому университету МГУ-ППИ за впечатляющую организацию Менделеевской олимпиады. Это действительно вывело соревнования на новый уровень, дало мощный импульс всему научному олимпиадному движению», — прокомментировал ректор МГУ академик Виктор Садовничий.
Что будет на Летней Олимпиадной школе в 2024 году? Очные смены Предметы: математика, информатика, физика, биоинформатика Для школьников 7 — 10 классов Первая очная смена «Июнь»: 24 июня — 6 июля Вторая очная смена «Июль»: 16 июля — 28 июля Третья очная смена «Август»: 30 июля — 11 августа Четвертая очная смена «Август 2.
Олимпиады Московского физико-технического института (национального исследовательского университеат)
Сейчас Московский физико-технический институт проводит Турниры Олимпиадных школ по математике, информатике и физике для учеников 7-10 классов. Важно знать: Участие в турнирах бесплатное. В каждой лиге у участника есть возможность выиграть сертификат на бесплатное участие в любой смене Летней Олимпиадной Школы МФТИ 2023 года по своему направлению.
Ребята усиленно готовились к олимпиаде и занимались в свободное от учёбы время. Хотя не всё получилось у учеников, но главное, они получили новый опыт и в следующий раз будут полностью готовы.
Дмитрий, один из участников, поделился впечатлениями: «В олимпиаде по робототехнике я участвовал впервые. Обрадовался, что прошёл в практический тур, так как робототехникой занимаюсь недавно.
Дмитрий, один из участников, поделился впечатлениями: «В олимпиаде по робототехнике я участвовал впервые. Обрадовался, что прошёл в практический тур, так как робототехникой занимаюсь недавно. Я готовился, но не всё получилось. Эта олимпиада дала мне ценный опыт».
И: У тебя есть наставник? И: Расскажи, почему именно ML? Павел Жучков: Потому что мне как-то раз предложили в прошлом году поучаствовать во Всероссийской Олимпиаде по искусственному интеллекту, и я решил попробовать. И: Есть у тебя какие-то собственные проекты? Павел Жучков: По искусственному интеллекту нет. По программированию пытаюсь делать хоть что-то на досуге, пока тоже ничего особенного нет. И: Какие задания Олимпиады у тебя вызвали наибольший интерес? Павел Жучков: Мне понравилось задание с факторизацией. Это очень прикольный трюк. И: Какие эмоции ты испытываешь от участия в Олимпиаде? Павел Жучков: Есть в этом какой-то такой кайф, если решение на каких-то уже последних минутах зашло. 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.
Эйншейн из 7"Б": Стартуют турниры Олимпиадных школ МФТИ
Призером заключительного этапа олимпиады школьников по физике им. Поздравляем победителей и призеров олимпиады школьников по физике им.
Ноябрь 2023 - очные отборочные туры олимпиады Росатом в регионах. Участник может принимать участие в очных, дистанционных и очно-заочных отборочных мероприятиях. При допуске в заключительный этап выбирается лучший результат.
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. 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?
Олимпиадные школы МФТИ — это университетский лагерь для школьников, где школьники ежедневно посещают пары, как настоящие студенты, слушают научно-популярные лекции от действующих учёных, разработчиков, сотрудников крупных российских IT-компаний, а также участвуют в интеллектуальных играх, творческих конкурсах, кинопросмотрах, спортивных турнирах и многом другом. Занятия проводят опытные преподаватели, члены жюри Всероссийской олимпиады школьников, преподаватели и выпускники ведущих российских и зарубежных вузов: МФТИ, МГУ им. Направления третьей, предварительно очной, смены 26 июля — 7 августа : Математика, Физика, Информатика.
Столичные школьники выиграли золото и серебро на Менделеевской олимпиаде по химии
Завершились грандиозные Турниры Олимпиадных школ МФТИ по информатике, и мы готовы поделиться с вами результатами! «Федеральное образование» со ссылкой на пресс-службу Центра развития ИТ-образования МФТИ сообщает, что в период с 3 по 13 января свыше 340 старшеклассников прошли обучение в олимпиадных школах МФТИ. Олимпиадные школы МФТИ в этом году отмечают свой юбилей – десять лет с момента основания. Московский физико-технический институт объявляет запуск летней Олимпиадной школы МФТИ 2022 для учащихся 6-10 классов. Потенциал») проводят набор на курс олимпиадной подготовки по физике и математике.
Московские школьники завоевали 10 медалей на Международном турнире по информатике
Турниры Олимпиадных школ МФТИ помогут школьникам потренироваться в решении сложных олимпиадных задач от преподавателей МФТИ, посоревноваться с друзьями и сверстниками из разных городов и стран. «Федеральное образование» со ссылкой на пресс-службу Центра развития ИТ-образования МФТИ сообщает, что в период с 3 по 13 января свыше 340 старшеклассников прошли обучение в олимпиадных школах МФТИ. это одна из возможностей для учащихся попасть на летние смены Олимпиадных школ. Сейчас Московский физико-технический институт проводит Турниры Олимпиадных школ по математике, информатике и физике для учеников 7-10 классов. Олимпиадные школы МФТИ — первый университетский лагерь в России. Школы проводятся зимой и летом для школьников 7-11 классов.