• 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
Мероприятия
19 ноября – 20 ноября
26 ноября – 30 ноября
30 ноября, 10:00
19 февраля 2020 – 22 февраля 2020
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/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
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/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
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
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
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
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

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.

Тренировка по машинному обучению

12+
Мероприятие завершено

Тренировка по машинному обучению – это открытый митап, на который мы приглашаем участников соревнований по анализу данных, чтобы познакомиться, рассказать про задачи, обменяться опытом участия и пообщаться. 

С докладами выступают успешные участники последних соревнований на Kaggle и других платформах — рассказывают о своих решениях: какие техники и методы использовали они сами, а какие помогли их конкурентам. 

 

В программе 16 ноября: 

 

Artur Kuzin, Head of Computer Vision, X5 Retail Group, Kaggle Competition Grandmaster 

Kaggle Open Images 2019 (eng) 

The report will contain: 

1. Description of the dataset and its markup procedures. As well as a description of the metric and its features. 

2. Architecture overview of the best models. 

3. Overview of tricks and hacks from the top3 of each competition. 

4. Approach for quick model training 

 

Павел Якубовский, Research Engineer, Skoltech; Data Scientist, GeoAlert 

Илья Добрынин, Senior developer, MTS IT; Kaggle Competition Master 

Kaggle Severstal: Steel Defect Detection (rus) 

Из доклада можно будет узнать: 

1. Что такое Synchronous Kernel Only. 

2. Как распознать шейкап на старте. 

3. Как заансамблить 100500 моделей и уложиться в час. 

 

Владислав Крамаренко, Competitive Data Scientist 

Artificial Intelligence Journey 2019 (rus) 

Владислав расскажет про свой опыт участия в AIJ 2019 и ответит на следующие вопросы: 

1. Способны ли нейронные подходы победить традиционные алгоритмы в тестах по русскому языку? 

2. Способен ли GPT-2 сгенерировать на русском качественное сочинение? 

3. Как применить BERT для расстановки запятых? 

 

Даниил Анастасьев, Разработчик Алисы, Яндекс; выпускник МФТИ и ШАД 

Artificial Intelligence Journey 2019 (rus) 

В докладе Даниил озвучит своё решение соревнования AIJ 2019 и расскажет: 

1. Возможно ли подготовиться к егэ за неделю? 

2. Готов ли компьютер писать сочинения лучше людей? 

3. Реально ли сохраняться бодрость духа, обучаясь на десятках примеров? 

 

 

Сбор участников и регистрация: 14:30. 

Начало докладов: 15:00. 

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

Регистрация