Первый экзамен-2019!

Внимание!

Завтра состоится устное собеседование по русскому языку!

Желаем удачи девятиклассникам!!!

С 8 Марта!

Милые женщины!

Самый нежный, светлый и прекрасный день в году - 8 Марта! Начало весны, начало жизни в природе, первое тепло.

Дорогие женщины, девушки, пусть это тепло поселится в ваших домах и душах. Пусть красота природы вдохновляет, а начало весны символизирует начало чего-то очень желанного и прекрасного в вашей жизни!

С праздником весны, очарования, красоты и женственности!

Вручили грамоты!

Сегодня, 4 марта, на еженедельной линейке в МБОУ «Оборонинская СОШ» учащимся, занявшим призовые места в соревнованиях по шахматам, были вручены грамоты и медали. 
Поздравляем!   

Урок цифры 2019

«Урок цифры» на тему «Искусственный интеллект и машинное обучение» проводился с 25 февраля 2019 года и продлён по 8 марта 2019 года! Попробуй свои силы на «Уроке цифры»!

Узнавай, как цифровой мир меняет профессии, почему программировать — это круто, и зачем даже в виртуальности нужна работа в команде!

Технологии Искусственного Интеллекта уже меняют мир. «Урок цифры» по Искусственному интеллекту и машинному обучению — возможность для каждого, вне зависимости от уровня знаний, стать частью этого мира.

Ученики с 1-го по 8-й класс будут обучать робота трудиться в зоопарке.

Вам предстоит наладить работу зоопарка, где большую часть работы выполняют роботы. На начальном этапе роботы будут постоянно допускать какие-то ошибки, например, собакам будет доставаться корм для кошек, а игрушки для кошек попадать в секцию для волков. Это происходит из-за того, что робот не понимает кто где находится, а просто работает по алгоритму, который уже давно не обновлялся. Вместо того, чтобы перепрограммировать робота каждый раз, лучше научить его отличать зверей друг от друга. И здесь нам на помощь придет искусственный интеллект.

Ученики с 9-ого по 11-й класс познакомятся с моделью машинного обучения.

Вы увидите основные этапы работы с искусственным интеллектом: научитесь настраивать гиперпараметры нейронной сети, улучшать модели по мере прохождения, изменять результаты модели на тестовых данных и выбирать лучшие из них.