• 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
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
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
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
Convergence rates for empirical barycenters in metric spaces: curvature, convexity and extendable geodesics

Ahidar-Coutrix A., Le Gouic T., Paris Q.

Probability Theory and Related Fields. 2019.

Статья
Machine Learning on data with sPlot background subtraction

M. Borisyak, N. Kazeev.

Journal of Instrumentation. 2019. Vol. 14. No. 08. P. 1-8.

Статья
Parsimonious Generalization of Fuzzy Thematic Sets in Taxonomies Applied to the Analysis of Tendencies of Research in Data Science

Frolov D., Nascimento S., Fenner T. et al.

Information Sciences. 2020. Vol. 512. P. 595-615.

Глава в книге
Subspace Inference for Bayesian Deep Learning

Vetrov D., Izmailov P., Maddox W. J. et al.

In bk.: Proceedings of the 35th Uncertainty in Artificial Intelligence Conference (UAI-2019). 2019. P. 1-11.

Глава в книге
The logic of action lattices is undecidable

Kuznetsov S.

In bk.: 34th Annual ACM/IEEE Symposium on Logic in Computer Science (LICS 2019). IEEE, 2019. Ch. 36. P. 1-9.

Коллоквиум ФКН: Денис Деркач – "Использование генеративных моделей в физике частиц"

16+
Мероприятие завершено

Денис Деркач (НИУ ВШЭ)

Использование генеративных моделей в физике частиц

Применение методов машинного обучения стало стандартом при анализе данных в физике частиц. Эти методы применяются на всех стадиях от первичного сбора данных до финального анализа. Новый запуск Большого адронного коллайдера, запланированный на 2021 год, откроет новую страницу применения машинного обучения из-за возросшей скорости обработки данных и новых технологий, доступных для их анализа. Одной из важных проблем при этом станет наличие достаточного количества симулированных событий, необходимых для детального понимания происходящего в данных. В докладе будут описаны текущие разработки по применению генеративных моделей для быстрой симуляции взаимодействия частиц с детектором. Эти подходы позволяют значительно снизить затраты компьютерных и человеческих ресурсов, а также в перспективе улучшить систематические погрешности измерения.

 

28 января, 18:10 – 19:30
Покровский бульвар, 11, ауд. 
R201 

 

Афиша 

 

Необходима регистрация