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

Адрес: 125319, г. Москва, 
Кочновский проезд, д. 3 (станция метро "Аэропорт").

Телефон: +7 (495) 772-95-90 *12332

Email: computerscience@hse.ru

 

Руководство

Декан Аржанцев Иван Владимирович

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
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

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
Обучение ведётся на русском языке
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
Статья
Infinite transitivity, finite generation, and Demazure roots

Arzhantsev I., Kuyumzhiyan K., Zaidenberg M.

Advances in Mathematics. 2019. Vol. 351. P. 1-32.

Статья
Bias in False Discovery Rate Estimation in Mass-Spectrometry-Based Peptide Identification

Sulimov P., Voronkova A., Danilova Y. et al.

Journal of Proteome Research. 2019. Vol. 18. No. 5. P. 2354-2358.

Статья
Compression of recurrent neural networks for efficient language modeling

Grachev A., Ignatov D. I., Savchenko A.

Applied Soft Computing Journal. 2019. Vol. 79. P. 354-362.

Глава в книге
Numerical Pattern Mining Through Compression

Makhalova T., Kuznetsov S., Napoli A.

In bk.: 2019 Data Compression Conference Proceedings. IEEE, 2019.

Коллоквиум ФКН: Computational cognitive neuroscience: A brief primer. Докладчик: Joseph MacInnes, HSE

Мероприятие завершено

11 сентября, 18:10 – 19:30
Кочновский проезд, 3, ауд. 205

Joseph MacInnes

Head of vision modelling lab / HSE

Computational cognitive neuroscience: A brief primer

Computational models in psychology and neuroscience share many algorithms with machine learning, machine vision and artificial intelligence, but the focus of the research is different. Where applied fields try to create algorithms that solve or automate a specific problem, computational modelling uses these algorithms to better understand fundamental workings of human brain and cognition. Rather than optimizing a new process, we try to simulate and understand an existing process. While computational modelling is still a growing field, there have emerged a number of contenders that perform very well in simulating various neural and cognitive processes. Diffusion models of decision making, salience models of vision and more recently deep learning models of object classification have all shown promise on their respective tasks. This talk will give an overview of a number of these models and discuss possible points of overlap with computer science and cognitive psychology.

Colloquium

Регистрация