• 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.

Предварительная защита кандидатской диссертации Сергея Шершакова

Мероприятие завершено

25 июня 2019 года на совместном заседании департамента программной инженерии и научно-учебной лаборатории процессно-ориентированных информационных систем состоится предварительная защита кандидатской диссертации Шершакова Сергея Андреевича.

Тема работы: «Методы и инструменты повышения эффективности алгоритмов майнинга процессов».

Аннотация:

Данная работа относится к области process mining, основными задачами которой являются синтез моделей процессов и проверка соответствия моделей процессов их реальному поведению на основании информации, хранящейся в журналах событий.

Основные проблемы при решении этих задач — большие объемы обрабатываемых данных и экспоненциальная сложность основных алгоритмов. В частности, наиболее теоретически обоснованный метод синтеза, базирующийся на теории регионов, использует построение системы переходов в качестве промежуточного шага. Задача синтеза результирующей модели — сети Петри — по системе переходов является NP-полной. Поэтому на практике метод регионов оказывается применим только для небольших по размеру систем переходов.

Исследование посвящено повышению эффективности существующих решений в двух направлениях. Во-первых, разработан параметрический метод редукции системы переходов, который позволил уменьшить размер системы переходов при сохранении приемлемого уровня ее точности. Во-вторых, разработаны архитектура и принципы реализации программных средств для эффективной работы с журналами событий больших размеров, на основе которых реализованы библиотека и программный инструмент для решения задач и автоматизации экспериментов в области process mining.

Это позволило получить существенное сокращение по потребляемым ресурсам (времени выполнения алгоритмов и занимаемой памяти) по сравнению с известными решениями, что подтверждается экспериментами на реальных данных.

Научный руководитель: доктор физико-математических наук Ломазова Ирина Александровна

Начало в 13:00

Адрес: Кочновский проезд, д.3., ауд. 400.