• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11

Телефон: +7 (495) 531-00-00 *27254

Email: computerscience@hse.ru

 

Руководство
Первый заместитель декана Вознесенская Тамара Васильевна
Заместитель декана по научной работе и международному сотрудничеству Объедков Сергей Александрович
Заместитель декана по учебно-методической работе Самоненко Илья Юрьевич
Заместитель декана по развитию и административно-финансовой работе Плисецкая Ирина Александровна
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
117/80/30
117 бюджетных мест
80 платных мест
30 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Бакалаврская программа

Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Прикладной анализ данных"

4 года
Очная форма обучения
80/12
80 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
110/70/30
110 бюджетных мест
70 платных мест
30 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Анализ данных в биологии и медицине

2 года
Очная форма обучения
20/5/1
20 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Магистр по наукам о данных

2 года
Заочная
100
100 платных мест
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Науки о данных

2 года
Очная форма обучения
60/15/20
60 бюджетных мест
15 платных мест
20 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Системная и программная инженерия

2 года
Очная форма обучения
25/5/15
25 бюджетных мест
5 платных мест
15 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Системное программирование

2 года
Очная форма обучения
15/5/2
15 бюджетных мест
5 платных мест
2 платных места для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Статистическая теория обучения

2 года
Очная форма обучения
15/5/2
15 бюджетных мест
5 платных мест
2 платных места для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
35/1
35 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Статья
Sparse covariance matrix estimation in high-dimensional deconvolution

Belomestny D., Trabs M., Tsybakov A.

Bernoulli: a journal of mathematical statistics and probability. 2019. Vol. 25. No. 3. P. 1901-1938.

Статья
Axiomatization of provable n-provability

Beklemishev L. D., Kolmakov E.

Journal of Symbolic Logic. 2019. Vol. Volume 84. No. Issue 2. P. 849-869.

Глава в книге
ChronosDB in Action: Manage, Process, and Visualize Big Geospatial Arrays in the Cloud

Rodriges Zalipynis R. A.

In bk.: Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. NY: ACM, 2019. P. 1985-1988.

ИТ-лекторий: Семинар по глубокому обучению или как стать Data Scientist’ом. Докладчик: Дмитрий Коробченко, NVIDIA

Мероприятие завершено


Приглашаем вас на открытый семинар по глубокому обучению (Deep Learning), на котором вы узнаете о современном машинном обучении, глубоких нейросетях и о том, с чего начать путь datascientist'а. Спикер расскажет о том, где и для чего сегодня применяется DL, насколько это эффективно по сравнению с иными подходами, покажет, как с этим работать, и укажет конкретные шаги, с которых следует начать.

Помимо этого, у вас будет возможность совместно с экспертом решить с нуля классическую задачу распознавания изображений с помощью глубокой нейросети. 

Не забудьте ноутбук!

В конце семинара вы сможете задать эксперту все интересующие вопросы.

О спикере: Дмитрий Коробченко, NVIDIA

«Я с отличием закончил ВМК МГУ. Основной областью научных интересов в университете являлось компьютерное зрение. После университета работал инженером по разработке ПО в IBM. Затем около пяти лет работал в Samsung, где занимался разнообразными исследовательскими задачами, связанными с машинным обучением, компьютерным зрением и обработкой сигналов, а также являлся руководителем проектов. Сейчас работаю в NVIDIA на позиции Deep Learning R&D engineer, где продолжаю путь исследователя и разработчика в этой области. С удовольствием провожу открытые научно-популярные лекции по Deep Learning (обзор технологии и последних результатов)»

 

Место: ФКН НИУ ВШЭ (Кочновский пр., 3), ауд. 509
Время: 7 февраля, 16:40-19:30


Обязательная регистрация