Программа курса:

Модуль 1. Подготовка к итоговой государственной аттестации

• Элементы теории вероятностей
• Банковские задачи
• Задачи на оптимизацию
• Параметры
• Олимпиадные задачи
• Планиметрия
• Стереометрия

Модуль 2. Олимпиадная подготовка

• Принцип Дирихле
• Чётность, инвариант
• Раскраска
• Теория чисел
• Неравенства
• Игры
• Планиметрия

Программа курса:

Методика подготовки к выполнению отдельных заданий по темам:

• Применение законов сохранения в механике
• Кинематические связи
• Статика. Гидростатика
• Механизмы переноса тепла
• Законы постоянного тока
• Нелинейные элементы
• Проводники и диэлектрики в электрическом поле
• Электростатика
• Магнитостатика»
• «Геометрическая оптика

Культура эксперимента. Оценка погрешности. Оформление работ

Программа курса:

Методика подготовки к выполнению отдельных заданий по темам:

• Строение атома. Периодический закон
• Эффекты и механизмы в органической химии
• Процессы в растворах
• Механизмы и эффекты в органике. Свойства непредельных углеводородов
• Свойства спиртов и карбонильных соединений

Подходы к решению задач:

• №34 КИМ КЕГЭ по химии
• №33 КИМ КЕГЭ по химии

Практическая работа:

• Титрование
• Качественный анализ

Программа курса:

• Основы жизни
• Наследственность и изменение
• Эволюция и многообразие
• Взаимодействие и среда
• Биология человека
• Методология успеха

Программа курса:

Модуль 1. Подготовка к итоговой государственной аттестации

• Методика подготовки к выполнению отдельных заданий из раздела «Теоретические основы информатики»
• Использование редакторов электронных таблиц при решении заданий КИМ КЕГЭ по информатике.
• Методика подготовки к выполнению заданий, представленных в КИМ КЕГЭ по информатике с использованием языков программирования.
• Разбор заданий повышенного и высокого уровня сложности, включенных в КИМ КЕГЭ по информатике, предусматривающих использование языка программирования Python

Модуль 2. Олимпиадная подготовка

• Введение в мир олимпиадного программирования
• Сложность алгоритмов и оценка эффективности
• Линейные структуры данных и базовые алгоритмы
• Элементарная математика и теория чисел
• Бинарный поиск и сортировки
• Динамическое программирование
• Жадные алгоритмы и теория графов
• Бинарное представление, битовые операции и структуры данных начального уровня

Программа курса:

Модуль 1. Дистанционная стратегия наставника

• Онлайн-анализ олимпиад: WRO, Робофинист. Регламенты и критерии
• Организация удалённой работы команды: инструменты и коммуникация
• Цифровое планирование: дорожная карта сезона

Модуль 2. Виртуальное конструирование и симуляция

• Основы 3D-моделирования в Tinkercad.
• Работа в симуляторах: сборка виртуальных роботов
• Настройка виртуальных датчиков

Модуль 3. Онлайн-программирование и отладка

• Программирование для симуляторов: среды и языки
• Ключевые алгоритмы: ПИД-регулятор, поиск пути
• Дистанционная отладка кода

Модуль 4. Цифровой творческий проект

• Создание цифровой инженерной книги
• Подготовка онлайн-презентации проекта

Программа курса:

Модуль 1: Data Science и машинное обучение

• Инструменты: Python, библиотеки анализа, введение в Git
• Предобработка данных и разведочный анализ
• Классическое машинное обучение: от линейных моделей до ансамблей
• Оценка моделей, валидация и подбор гиперпараметров

Модуль 2. Глубокое обучение и прикладные задачи

• Введение в нейронные сети
• Сверточные сети для компьютерного зрения
• Основы обработки естественного языка
• Разбор олимпиадных задач по зрению и тексту

Модуль 3. Интеграция и олимпиадный проект

• Стратегия решения комплексных кейсов
• Практика на платформах