• 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

Мероприятия
12 июня – 14 июня
submission: 1 May 2019 
17 июня – 22 июня
Ранняя регистрация: до 15 апреля Закрытие регистрации: 15 мая 
1 июля – 10 июля
Прием заявок — до 21 апреля 
26 августа – 6 сентября
Регистрация – до 12 мая 
26 августа – 30 августа
Registration and Poster Submission deadline — May 1, 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
Separable discrete functions: Recognition and sufficient conditions

Boros E., Cepek O., Gurvich V.

Discrete Mathematics. 2019. Vol. 342. No. 5. P. 1275-1292.

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.

Мини-курс "Анализ больших и малых данных для прогноза поведения сложных систем"

18+
Мероприятие завершено

Курс ведет кандидат физико-математических наук, научный сотрудник Департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук Елаева Мария Сергеевна.  

Известно, что математика широко используется для описания процессов, протекающих в реальном мире. Математические модели успешно используются в совершенно разных областях науки, а сфера их приложений постоянно расширяется. Как ни странно, математическое моделирование проникает и в такие области знания, где прямой эксперимент, дающий полную информацию об исследуемой реальности, практически невозможен или сильно затруднен. Казалось бы, теоретические модели реальных процессов могут возникать лишь там, где есть много экспериментальных данных, описывающих эти самые процессы. Но это не всегда так. Достаточно вспомнить общую теорию относительности Эйнштейна – ведь ее экспериментальное подтверждение было получено уже после создания теории. В этом случае именно теория позволила запланировать и провести ряд экспериментов. С другой стороны, эксперимент, как совокупность наблюдаемых фактов, при неверной теоретической концепции может ввести в заблуждение (вспомним геоцентрическую картину мира). Иными словами, теоретическая концепция придает эксперименту содержательный смысл, и это превращает экспериментальный материал в объективную информация о реальности.

Предлагаемый курс не совсем обычен и по форме, и по содержанию. По форме он будет представлять собой доклады студентов, сделанные на основе изучения предложенных статей, с последующим обсуждением. По содержанию – будут рассмотрены математические модели различных процессов и явлений. В частности, будут затронуты области статистики и теории вероятностей, дифференциальных уравнения и уравнений в частных производных, поговорим о математическом моделировании в экономике, об игровых моделях и других интересных задачах.

Курс является естественным продолжением математического анализа и дополняет курсы по теории вероятностей, статистики и дифференциальным уравнениям, фокусируясь на приложениях. Являясь обзорным, он не требует специальной подготовки, будет интересен тем, кто хотел бы узнать «что?», «как?», «с помощью каких инструментов?» моделируют исследователи в различных областях науки.

К проведению курса будут привлечены сотрудники Научно-учебной лаборатории моделирования и управления сложными системами: заведующий лабораторией Александр Борисович Шаповал и стажер-исследователь Антон Сергеевич Савостьянов. Заинтересованным слушателям, желающим заниматься научной работой и публиковать свои исследования, может быть предложена стажировка в указанной лаборатории.

 

Расписание:

31.01, 07.02 – с 15.10 до 16.30 – ауд. 317

Кочновский проезд, д. 3. (м. Аэропорт)