• 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/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
Глава в книге
Learning to Route in Similarity Graphs

Baranchuk D., Persiyanov D., Sinitsin A. et al.

In bk.: International Conference on Machine Learning (ICML 2019). PMLR, 2019. P. 475-484.

Статья
Spherical and geodesic growth rates of right-angled Coxeter and Artin groups are Perron numbers

Talambutsa A., Kolpakov A.

Discrete Mathematics. 2020. Vol. 343. No. 3.

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.

Глава в книге
Multi-Agent Pathfinding with Continuous Time

Andreychuk A., Yakovlev K., Atzmon D. et al.

In bk.: Proceedings of the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2019). International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2019. P. 39-45.

Семинар ММО био: "Расшифровка отпечатков взаимодействий"

Мероприятие завершено

Расшифровка отпечатков взаимодействий по молекулярным поверхностям белков методами геометрического глубинного обучения
Докладчик: Марк Гарницкий, студент 4 курса ПМИ ФКН ВШЭ

Cовместная работа Института биоинженерии, Федеральной политехнической школы Лозанны,  Швейцарского института биоинформатики (Швейцария); Университета Сапиенца в Риме,  Института технологий видения Фонда Бруно Кесслера в Тренто (Италия) и Университетского колледжа Лондона (Англия). (“Deciphering interaction fingerprints from protein molecular surfaces using geometric deep learning”, Gainza et al.). Публикация в журнале Nature, 2019 г. Предсказание взаимодействий между белками и другими биомолекулами исключительно на основе структуры представляет собой важную задачу. Высоко-уровневое представление структуры белка и его молекулярной поверхности выявляет паттерны химических и геометрических характеристик, которые несут в себе отпечатки белковых взаимодействий с другими биомолекулами. Подразумевается, что белки, участвующие в похожих взаимодействиях, могут иметь общие отпечатки, независимо от их эволюционной истории. Эти отпечатки может быть трудно обнаружить визуальным анализом, но возможно распознать из больших наборов данных. Авторы представляют программный метод MaSIF (molecular surface interaction fingerprinting), основанный на геометрическом глубинном обучении, который способен обнаружить отпечатки, важные для специфичных биомолекулярных взаимодействий. Производительность демонстрируется на трех задачах – предсказание взаимодействия белковый карман – лиганд, сайта связывания белок-белкового взаимодействия, предсказания белок-белковых комплексов при быстром сканировании белковых поверхностей.

Время: 19:30 – 21:00
Место: Покровский бульвар 11, D509