Мастер-класс руководителя проектов WorldSkills Russia А.Зодбиновой

Мастер-класс руководителя проектов WorldSkills Russia А.Зодбиновой

Мероприятие прошло
17 мая 2019
Место проведения
г. Москва, ул. Миклухо-Маклая, д. 10/2
Контактное лицо
Куприянова Милана Евгеньевна
О мероприятии

В РУДН пройдет мастер-класс руководителя проектов WorldSkills Russia А.Зодбиновой «Отбор, инструктаж, обучение атташе иностранных делегаций для работы на чемпионатах по профессиональному мастерству по методике Ворлдскиллс».

Приглашаются все желающие, владеющие английским языком.  

Начало в 15:00

Похожие мероприятияВсе мероприятия
2019
17 мая
Мастер-класс «Развитие системы страхования в РФ»
Что представляет собой современная система страхования? Какой риск может, а какой должен быть застрахован? Что такое «период охлаждения» в страховании, и кто может им воспользоваться? Как построить карьеру в сфере страхования? Эти и другие вопросы будут обсуждаться на встрече с представителем ПАО СК «РОСГОССТРАХ» Тычининым Кириллом.
2019
17 мая
Мастер-класс «Страховать или не страховать? Вот в чем вопрос!»
Представитель крупнейшей страховой компании в России ПАО СК «РОСГОССТРАХ» Кирилл Тычинин проведет мастер-класс для студентов направления «Экономика».
2019
17 мая
Конкурс школьных проектов гуманитарного, социально-экономического, естественнонаучного, медико-биологического и технического профилей для учащихся Москвы и Московской области «Наука начинается в школе-2019»
Основная цель проведения многопрофильного конкурса – выявление и поддержка одаренных детей, совершенствование работы со школьниками в рамках профориентационной подготовки, демонстрация и популяризация достижений учащихся среднего и старшего звена в области научного творчества, а также опыта работы образовательных учреждений по организации научно-исследовательской и проектной деятельности школьников.
2019
18 мая
Cеминар по математическим методам в экономике под руководством Н.Г. Павловой и А.А. Шананина
Доклад посвящен адаптивному алгоритму решения широкого круга задач обучения без учителя. Конструкция этого алгоритма основана на построении последовательности взаимосвязанных экстремальных принципов. В качестве отправной точки выступает метод наименьших квадратов с априорно заданными весами, позволяющий найти “центр” обучающей выборки. Далее, естественным образом осуществляется переход от метода наименьших квадратов к более гибкому экстремальному принципу, позволяющему адаптивно находить как “центр”, так и веса событий обучающей выборки. Наконец, конструируется универсальный экстремальный принцип, позволяющий кроме “центра” и весов найти еще и масштабирующий коэффициент для функции принадлежности.