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

Тел.: +7 (495) 772-95-90 * 12332

computerscience@hse.ru

125319, Москва, Кочновский проезд, д. 3 (недалеко от станции метро "Аэропорт"). 

 

Руководство

Декан — Аржанцев Иван Владимирович

 

Первый заместитель декана факультета — Вознесенская Тамара Васильевна

 

Заместитель декана по научной работе и международным связям — Объедков Сергей Александрович

 

Заместитель декана по административно-финансовой работе — Гергарт Ирина Александровна

Образовательные программы
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
100/70/10
100 бюджетных мест
70 платных мест
10 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
80/70/10
80 бюджетных мест
70 платных мест
10 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Анализ данных в биологии и медицине

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

Математические методы оптимизации и стохастики

2 года
Очная форма обучения
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Науки о данных

2 года
Очная форма обучения
40/10/5
40 бюджетных мест
10 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Системная и программная инженерия

2 года
Очная форма обучения
20/10/10
20 бюджетных мест
10 платных мест
10 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Системное программирование

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

Статистическая теория обучения

2 года
Очная форма обучения
20/5/5
20 бюджетных мест
5 платных мест
5 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
30
30 платных мест
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Статья
Matrix semigroups with constant spectral radius

Protasov V. Y., Voinov A. S.

Linear Algebra and its Applications. 2017. No. 513. P. 376-408.

Статья
The Minkowski central partition as a pointer to a suitable distance exponent and consensus partitioning

Mirkin B. G., Amorim R., Makarenkov V. et al.

Pattern Recognition. 2017. Vol. 67. P. 62-72.

Статья
Generating Event Logs for High-Level Process Models

Mitsyuk A. A., Shugurov I., Kalenkova A. A. et al.

Simulation Modelling Practice and Theory. 2017. Vol. 74. P. 1-16.

Статья
On Slepian–Wolf Theorem with Interaction

Kozachinskiy A.

Theory of Computing Systems. 2017. P. 1-17.

Статья
A nested family of k-total effective rewards for positional games

Boros E., Elbassioni K., Gurvich V. et al.

International Journal of Game Theory. 2017. Vol. 46. No. 1. P. 263-293.

Лабораторная ФКН: Использование вариационного дропаута для разреживания нейронных сетей. Докладчик: Арсений Ашуха, Лаборатория глубинного обучения и байесовских методов

Мероприятие завершено

В докладе будет рассказано об одной только что принятой на ICML2017 статье сотрудников группы байесовских методов , в которой байесовские методы успешно применены для разреживания современных нейронных сетей. Это достигнуто благодаря недавно открытой байесовской интерпретации процедуры дропаута, которая много лет рассматривалась как эвристический метод, предотвращающий переобучение. В докладе будет показано, как, используя эту интерпретацию, можно автоматически устанавливать гиперпараметры, отвечающие за интенсивность процедуры дропаута, и как переход к индивидуальным гиперпараметрам для каждого веса позволяет получить разреженность, превышающую 99% от всех весов нейронной сети без потери качества. От слушателей требуется владение университетским курсом по теории вероятностей и общее представление о современных методах глубинного обучения.

Время и место:

23 мая, 18.10 - 19.30
Кочновский проезд, 3, ауд.205