Повышение квалификации по математике

Открыт набор на очно-заочные кружки и программу повышения квалификации

🖌 «Школково» приглашает учителей математики, преподавателей вузов и студентов к участию в проекте очно-заочных кружков по олимпиадной математике для 4–7 классов, а также к обучению по программе повышения квалификации.

В рамках проекта доступны три варианта поддержки:
1️⃣ открыть или продолжить кружок вместе с «Школково»
2️⃣ записаться на программу повышения квалификации
3️⃣ получить доступ к материалам кружков Школково, математическим играм, олимпиадам и многому другому

Для участия необходимо заполнить или обновить анкету на сайте.

Программа кружка включает еженедельные вебинары с теорией, очные занятия с местным педагогом и индивидуальные онлайн-отслушки с преподавателем «Школково», победителем олимпиад прошлых лет. Предоставляются готовые материалы: листочки с задачами, решения, видеоразборы, задания для математических игр, инструкции, шаблоны таблиц и дипломов.
Помогаем педагогам в наборе группы, даем рекламные материалы, наши координаторы сопровождают и консультируют на всех этапах запуска, а в пару даем сильного студента, который будет работать с детьми дистанционно.

Программа повышения квалификации «Практика организации и ведения математического кружка с 1 по 3 год обучения» реализуется совместно с Адыгейским государственным университетом. Доступны два формата: «Теория и практика» — для тех, кто готов сразу начать вести кружок при поддержке «Школково», и «Теория и только» — для тех, кто хочет познакомиться с методикой без практической части. По итогам аттестации выдаётся удостоверение государственного образца на 120 или сертификат на 36 часов.
Главная «фишка» программы — экспертные сессии в мини-группах с преподавателями ведущих центров дополнительного образования Москвы, Санкт-Петербурга, Татарстана, Новосибирска, Адыгеи и других регионов.

По всем вопросам можно обращаться по почте mathclub@shkolkovo.online.

Анкета для подачи заявки

#календарь #Школково

‼️ Добрый день, информируем Вас о том, что
25 августа в Гимназии им. Е.М. Примакова с 11.00 до 15.00 состоится Педагогическая конференция «Технологии будущего для талантов настоящего».
📍 Программа для учителей математики:
11.00-12.30
Волкова Ольга Ивановна, методист куратор математики Московской области ОЦ «Взлёт», член РПМК ВсОШ
План математических мероприятий ОЦ «Взлёт» для учителей и школьников Подмосковья на 2026/2027 учебный год.
12.45-14.15
Гаргянц Александр Георгиевич, к. ф-м. н., доцент механико-математического факультета МГУ им. М.В. Ломоносова, учитель математики «Лицей «Вторая школа»
Воспитание вкуса: с чего начать знакомство с олимпиадной математикой в средней школе.

Подробная информация о конференции размещена на сайте ОЦ «Взлёт»
✍️ Для участия в конференции необходимо зарегистрироваться. Количество участников ограничено.
📍 Окончание регистрации: 20 августа в 18:00
До встречи

Какая математика реально используется в Data Science и AI-инженерии

Вопрос «нужна ли математика» обычно ставится слишком широко, поэтому и ответы на него получаются бесполезными. Предлагаем посмотреть, какие разделы и в каких конкретно задачах всплывают в работе, и на каком уровне их необходимо знать.

1️⃣Линейная алгебра

🟣Скалярное произведение и нормы. Косинусная мера, на которой держится поиск по эмбеддингам и векторные базы данных, это нормированное скалярное произведение. Нормы L1 и L2 определяют вид регуляризации и различие между Lasso и Ridge.
🟣Собственные значения и векторы. Метод главных компонент строится на спектральном разложении ковариационной матрицы.
🟣Сингулярное разложение. Лежит в основе понижения размерности, латентно-семантического анализа и матричных методов в рекомендательных системах. Малоранговая аппроксимация из SVD напрямую используется в LoRA, наиболее распространенном способе дообучения больших моделей.
🟣Ранг, ортогональность, обусловленность. Определяют, почему мультиколлинеарность ломает линейную регрессию и когда решение системы численно неустойчиво.

2️⃣Математический анализ и оптимизация

🟣Градиент и правило дифференцирования сложной функции.
🟣Якобиан и гессиан. Объясняют разницу между методами первого и второго порядка и происхождение адаптивных шагов в Adam.
🟣Выпуклость и условия оптимальности. Показывают, почему линейные модели и SVM обучаются устойчиво, а нейросети требуют подбора начальных приближений и расписания скорости обучения.
🟣Поведение производных на длинных композициях. Отсюда следуют затухание и взрыв градиентов, а вместе с ними остаточные связи и нормализация слоев.

3️⃣Теория вероятностей и математическая статистика

🟣Распределения и условная вероятность. Формула Байеса дает наивный байесовский классификатор, байесовскую оптимизацию гиперпараметров и вероятностную интерпретацию предсказаний.
🟣Метод максимального правдоподобия. Кросс-энтропия и среднеквадратичная ошибка не выбираются произвольно, обе выводятся из правдоподобия при разных предположениях о распределении шума.
🟣Проверка гипотез, мощность, доверительные интервалы, бутстрап. Основа A/B-тестирования и любой оценки того, значим ли прирост качества модели.

4️⃣Теория информации

Небольшой по объему раздел, прямо описывающий функции потерь современных моделей.

🟣Энтропия и кросс-энтропия. Стандартная функция потерь в классификации и в языковом моделировании.
🟣Расстояние Кульбака — Лейблера. Используется в вариационных автокодировщиках, в дистилляции знаний и в методах выравнивания вроде DPO и PPO, где ограничивает отклонение обучаемой модели от исходной.
🟣Перплексия. Экспонента от кросс-энтропии, базовая метрика качества языковых моделей.

5️⃣Дискретная математика и вычислительная сложность

🟣Оценка асимптотики. Без нее невозможно понять, почему классическое внимание требует квадратичного числа операций от длины последовательности и откуда берутся ограничения на размер контекста.
🟣Графы. Нужны в графовых нейронных сетях, в рекомендательных системах и в подходах, где извлечение построено на графе знаний.
🟣Комбинаторика. Возникает в оценке пространства гиперпараметров и в задачах сэмплирования.

6️⃣Численные методы

Соотношение с ролями

🟣Аналитику данных нужны прежде всего статистика и теория вероятностей, линейная алгебра на уровне понимания метода главных компонент и регрессии.
🟣Инженеру машинного обучения дополнительно требуются оптимизация, матричное дифференцирование и численные методы, поскольку он отвечает за сходимость и за поведение модели в продакшене.
🟣Исследователю необходим весь перечисленный набор в формальном виде, включая доказательную часть.

🏆 «Не люблю формулировку “подготовить к ЕГЭ”». 15 учеников Кирилла Сергеева получили 100 баллов по математике

Кирилл Сергеев преподает математику в лицее №131 в Казани. После ЕГЭ он первым делом написал в чат с учениками: «Как дела?» Разобрали задания. Через несколько дней дети писали ему результаты: 94, 96, 99… Учеников со 100 баллами было пятнадцать! Но гораздо больше детей полюбили математику после его курса.

Кирилл Сергеев рассказал «Правмиру»:

📌 что значит «ныть можно, а не делать нельзя»
📌 почему он спит по 3–4 часа в сутки
📌 какие задания в ЕГЭ нужно менять

«Я своими глазами видел в пабликах во “ВКонтакте” советы: если в задаче есть такие слова, делай это; если другие — делай то. Пока заранее известна тематика конкретного задания, подготовка только к ЕГЭ неизбежно будет превращаться в натаскивание и бесконечную техническую муштру», — считает он.

Большое интервью с учителем — на «Правмире».

Коллеги, приглашаем вас на вебинар «Подготовка к олимпиадам. Л2Ш»

📎9 августа в 12:00

Вебинар пройдет в формате беседы с Павлом Бибиковым и Владиславом Вулем о том, как в Лицее «Вторая школа» выстроена подготовка олимпиадников. 

На встрече поговорим: 
⭕️о концепции обучения в Лицее «Вторая школа»
⭕️об особенностях подготовки школьников 6–8 и 9–11 классов
⭕️о роли олимпиад, математических боев и проектной деятельности
⭕️о подходах к обучению и организации учебного процесса, которые преподаватели смогут использовать в своей работе 

Задачи разбирать не будем — основной фокус встречи на обмене опытом и обсуждении организации подготовки олимпиадников. 

Ждем вас и ваших коллег, обязательно перешлите им эту информацию!

Регистрация на вебинар: https://prfmtk.ru/533Nus