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

Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11

Телефон: +7 (495) 531-00-00 *27254

Email: computerscience@hse.ru

 

Руководство
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
117/80/30
117 бюджетных мест
80 платных мест
30 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
80/12
80 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
110/70/30
110 бюджетных мест
70 платных мест
30 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Анализ данных в биологии и медицине

2 года
Очная форма обучения
20/5/1
20 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Магистр по наукам о данных

2 года
Заочная
100
100 платных мест
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Науки о данных

2 года
Очная форма обучения
60/15/20
60 бюджетных мест
15 платных мест
20 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Системная и программная инженерия

2 года
Очная форма обучения
25/5/15
25 бюджетных мест
5 платных мест
15 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
15/5/2
15 бюджетных мест
5 платных мест
2 платных места для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
35/1
35 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Статья
Sparse covariance matrix estimation in high-dimensional deconvolution

Belomestny D., Trabs M., Tsybakov A.

Bernoulli: a journal of mathematical statistics and probability. 2019. Vol. 25. No. 3. P. 1901-1938.

Статья
Axiomatization of provable n-provability

Beklemishev L. D., Kolmakov E.

Journal of Symbolic Logic. 2019. Vol. Volume 84. No. Issue 2. P. 849-869.

Глава в книге
ChronosDB in Action: Manage, Process, and Visualize Big Geospatial Arrays in the Cloud

Rodriges Zalipynis R. A.

In bk.: Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. NY: ACM, 2019. P. 1985-1988.

HSE-Yandex autumn school on generative models

16+



HSE University and Yandex invite you to joint autumn school on generative models aimed at undergraduate/graduate students and young postdoctoral fellows from pure and applied mathematics. This intense four-day workshop will consist of 3 interdisciplinary mini-courses, list of invited talks, poster session by the participants and master-classes by industrial partners. Key topics of this school:

  • Generative Adversarial Nets
  • Statistical and Computational Optimal Transport
  • Bayesian methods in machine learning

This school is supported by the RSF grant N19-71-30020 "Applications of probabilistic artificial neural generative models to development of digital twin technology for Non-linear stochastic systems" and organised by three laboratories of HSE University:

  • LAMBDA (Laboratory of Methods for Big Data Analysis)
  • DeepBayes (Centre of Deep Learning and Bayesian Methods)
  • HDI Lab (International laboratory of stochastic algorithms and high-dimensional inference)

Yandex is an industry partner of the school.

Mini-courses:

Invited talks:

  • Artem Babenko (Yandex, HSE)
  • Evgeny Burnaev (Skoltech)
  • Viktor Lempitsky (Skoltech)
  • Ivan Oseledets (Skoltech)
  • Maxim Panov (Skoltech, HSE)
  • Vladimir Spokoiny (WIAS, HSE)
  • TBC

Poster Submission Guidelines:

Only posters of submitted and accepted abstracts will be offered presentation. Please note the following information for the preparation of your poster. Please bring your printed poster with you to the Conference.

Poster Preparation

  • The poster layout is PORTRAIT.
  • Please prepare your poster to fit the dimensions below. The poster can be prepared either on one sheet or few sheets of paper.
  • The dimensions of the poster should not exceed 59.4 cm wide x 84 cm long (23.4 inches wide x 33.1 inches long). The recommended but not mandatory format is A1.
  • Allocate the top of the poster for the title and authors as stated on the submitted abstract.
  • Pins will be available for the mounting of posters.


Registration and more information

Date/Time:
Starts
 26 Nov 2019, 09:00 
Ends 29 Nov 2019, 19:00

Location: Yandex, Moscow
Moscow, 119021, 16, Ulitsa Lva Tolstogo
room "Princeton"

Chairpersons:

Ivan Arzhantsev
Dean: Faculty of computer science

Alexey Naumov
Head of International laboratory of Stochastic Algorithms and High-dimensional inference

Dmitry Vetrov
Head of the centre of Deep learning and Bayesian methods

Andrey Ustyuzhanin 
Head of laboratory of Methods for Big Data analysis