Архив

Каждый год на ЗПШ проводится множество авторских курсов по различным предметам.

В рамках каждого курса проводится 5 занятий по 60 минут.

Курсы на ЗПШ ведут как действующие учёные и преподаватели, так и студенты. Для нас важно, чтобы заинтересованные в своем деле люди могли попробовать себя в роли автора и ведущего курса и поделиться с другими своими знаниями и навыками.

Ознакомиться со списком курсов прошлых сезонов вы можете ниже.

Булевы схемы на примере игры MinecraftIT, Программирование8, 9, 10, 11 класс
Ведёт:Артём Брустовецкий
За последние 30 лет математика укоренилась в нашей повседневной жизни. Каждый день мы пользуемся сотнями электронных устройств от обычных калькуляторов до телефонов, планшетов, компьютеров. И все эти устройства построены на математической модели, сформулированной Джорджом Булем в 19-ом веке. Модели, в которой всё представимо понятиями Истина (1) или Ложь (0). На этом курсе мы окунемся в мир алгебры логики, из простых логических выражений (И, ИЛИ, НЕ) попробуем воссоздать сложные логические схемы и найдем крайне практическое применение для, казалось бы, совершенно абстрактной математической модели. В качестве платформы будем использовать игру Minecraft с её примитивами в виде красной пыли (редстоун).
Обработка больших объемов данныхIT, Программирование8, 9, 10, 11 класс
Ведёт:Олег Ивченко
У каждого из вас есть смартфон, планшетный ПК, ноутбук. Все они постоянно генерируют большое количество траффика (это могут быть ваши запросы в поисковике, публикуемые фото и видео) и отправляют в различные интернет-сервисы. Анализ этих данных полезен как для внутренних нужд сервиса (поиск самых популярных фотографий, пользователей), так и для внешних (поиск похожих фотографий, аудиозаписей). Количество данных постоянно растёт и к тому же результаты анализа быстро устаревают, поэтому проводить анализ нужно быстро. С такой задачей не может справиться один компьютер, какой бы мощностью он не обладал. В рамках данного курса вы познакомитесь с основными алгоритмами и инструментами работы с большими объёмами данных. Эти инструменты позволяют работать с данными не задумываясь в общем случае, где и на каком количестве машин происходит анализ.