• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
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 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
110/80/15
110 бюджетных мест
80 платных мест
15 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
70/12
70 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
80/70/15
80 бюджетных мест
70 платных мест
15 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Анализ данных в биологии и медицине

2 года
Очная форма обучения
15/5/2
15 бюджетных мест
5 платных мест
2 платных места 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
55/15/6
55 бюджетных мест
15 платных мест
6 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Системная и программная инженерия

2 года
Очная форма обучения
25/5/8
25 бюджетных мест
5 платных мест
8 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/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Статистическая теория обучения

2 года
Очная форма обучения
20/5/4
20 бюджетных мест
5 платных мест
4 платных места для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
35/3
35 платных мест
3 платных места для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Глава в книге
A Logical Framework with Commutative and Non-commutative Subexponentials

Kanovich M., Kuznetsov S., Nigam V. et al.

In bk.: IJCAR: International Joint Conference on Automated Reasoning Automated Reasoning 9th International Joint Conference, IJCAR 2018, Held as Part of the Federated Logic Conference, FloC 2018, Oxford, UK, July 14-17, 2018, Proceedings. Springer, 2018. P. 228-245.

Статья
On the exponentially weighted aggregate with the Laplace prior

Dalalyan A., Grappin E., Paris Q.

The annals of statistics. 2018. Vol. 46. No. 5. P. 2452-2478.

Мини-курс профессора Юрия Нестерова: "Modern Algorithmic Optimization"

Мероприятие завершено

Со 2 по 13 апреля профессор-исследователь ФКН НИУ ВШЭ, профессор Лёвенского католического университета (Бельгия) Юрий Нестеров прочтет двухнедельный мини-курс "Modern Algorithmic Optimization". 

Рабочий язык — английский.

Адрес: Кочновский пр-д, 3

Расписание

Понедельник 2, 9 апреля, 10:00 – 12:00, ауд. 402
Вторник 3, 10 апреля, 10:00 – 12:00, ауд. 509
Среда 4, 11 апреля, 10:00 – 12:00, ауд. 509
Четверг 5, 12 апреля, 10:00 – 12:00, ауд. 205
Пятница 6, 13 апреля, 10:00 – 12:00, ауд. 402

Для заказа пропуска в здание необходимо зарегистрироваться до 1 апреля.

Modern Algorithmic Optimization 

In this course we present the most important research directions in the modern Optimization Theory. The main topics of our interest are related to the provable complexity of optimization problems and the most efficient methods for finding their approximate solution. The main attention will be given to the methods for solving problems of large and super-large dimension, which arise in many engineering applications, telecommunications, and models for analyzing the Internet activity. We consider also the optimization schemes, which are necessary for justifying rationality of consumers in economic models. The most of the material is absent in the monographic literature. Therefore, we include in the course all necessary proofs.

During the course, we are going to discuss the following topics:

Topic 1. Complexity of optimization problems

Topic 2. Universal first-order methods

Topic 3. Second-order methods. Systems of nonlinear equations.

Topic 4. Looking into the Black Box: Smoothing technique

Topic 5. Looking into the Black Box: Interior-point methods

Topic 6. Optimization with relative accuracy

Topic 7. Solving the huge-scale optimization problems

Topic 8. Algorithmic models of human behavior