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

Мероприятия
1 апреля – 13 апреля
26 августа – 30 августа
Registration and Poster Submission deadline — April 1, 2019 
12 июня – 14 июня
submission: Friday, 01 February 2019, notification: Friday, 15 February 2019 
9 апреля – 10 апреля
Прием работ — до 31 марта 2019 
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/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
Статья
Branching rules related to spherical actions on flag varieties
В печати

Roman Avdeev, Petukhov A.

Algebras and Representation Theory. 2019.

Статья
Minimax theorems for American options without time-consistency

Belomestny D., Kraetschmer V., Hübner T. et al.

Finance and Stochastics. 2019. Vol. 23. P. 209-238.

Статья
Cherenkov detectors fast simulation using neural networks

Kazeev N., Derkach D., Ratnikov F. et al.

Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 2019.

Глава в книге
Averaging Weights Leads to Wider Optima and Better Generalization

Izmailov P., Garipov T., Подоприхин Д. А. et al.

In bk.: Proceedings of the international conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2018). 2018. P. 876-885.

Семинар по биоинформатике: Сверточные нейронные сети для классификации выравниваний некодирующих РНК-последовательностей

Мероприятие завершено

На факультете компьютерных наук проходит регулярный семинар, посвященный методам машинного обучения в биоинформатике. Руководит семинаром Мария Попцова, доцент департамента больших данных и информационного поиска

Методы машинного обучения уже нашли широкое применение в областях генетики и геномики. Они оказались наиболее полезны для интерпретации больших наборов геномных данных и аннотации большого числа элементов генома. Методы машинного обучения были успешно применены для распознавания сайтов старта транскрипции, сплайс-сайтов, альтернативного сплайсинга, промотеров, энхансеров, расположения нуклеосом. После революции в технологиях секвенирования накопление экспериментальных данных происходит быстрее, чем построение моделей, объясняющих функционирование генома. Необходима как разработка новых подходов, методов и алгоритмов, так и освоение технологий работы с системами больших данных геномики. На семинаре у слушателей будет возможность познакомиться с современными исследованиями в области применения методов машинного обучения к анализу геномных данных ведущих университетов мира, таких как Harvard, MIT, Cambridge, Sorbonne, EMBL-EBI и др.

По четвергам (каждые две недели) 18:10-19:30, аудитория 511 (Кочновский пр-д, д.3)

Даты на 3-4 модуль: 31 января, 14 февраля, 28 февраля, 14 марта, 4 апреля, 18 апреля,
16 мая, 23 мая

Приглашаются все желающие. Для участия и заказа пропуска в здание необходимо пройти регистрацию. 

Регистрация

14 марта 2019

Сверточные нейронные сети для классификации выравниваний некодирующих РНК-последовательностей

Работа ученых факультета бионаук и информатики университета Кэйо, Йокогама, Япония (Department of Biosciences and Informatics, Keio University, Yokohama, Japan), (“Convolutional neural networks for classification of alignments of non-coding RNA sequences”, Genta Aoki and Yasubumi Sakakibara); публикация в Bioinformatics, 2018 г. Авторы применили CNN для кластеризации выравниваний некодирующей РНК (ncRNA) и поиска мотивов. На вход CNN подается не только репрезентация РНК, но и информация о структуре, характерной для некодирующих РНК. Реализация кода доступна на http://www.dna.bio.keio.ac.jp/cnn/.