• 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
3 апреля – 16 апреля
27 апреля – 28 апреля
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Компьютерные науки и анализ данных

4 года
Очная форма обучения
75/5
75 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
125/60/30
125 бюджетных мест
60 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
90/12
90 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
120/80/30
120 бюджетных мест
80 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
25/5/1
25 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
63/27
63 платных мест
27 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Математика машинного обучения

2 года
Очная форма обучения
15/5/1
15 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Машинное обучение и высоконагруженные системы

2 года
Очная форма обучения
28/2
28 платных мест
2 платных места для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Науки о данных

2 года
Очная форма обучения
65/15/20
65 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
25/5/10
25 бюджетных мест
5 платных мест
10 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

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
50/1
50 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Глава в книге
Black-Box Optimization with Local Generative Surrogates

Belavin V., Ustyuzhanin A., Широбоков С. К. et al.

In bk.: Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020). Curran Associates, Inc., 2020. P. 14650-14662.

Статья
The multiplicative-additive Lambek calculus with subexponential and bracket modalities

Kanovich M., Kuznetsov S., Scedrov A.

Journal of Logic, Language and Information. 2021. Vol. 30. No. 1. P. 31-88.

Мини-курс "Fake News, Disinformation, Propaganda, Media Bias, and the COVID-19 Infodemic"

The rise of social media has democratized content creation and has made it easy for anybody to share and to spread information online. On the positive side, this has given rise to citizen journalism, thus enabling much faster dissemination of information compared to what was possible with newspapers, radio, and TV. On the negative side, stripping traditional media from their gate-keeping role has left the public unprotected against the spread of disinformation, which could now travel at breaking-news speed over the same democratic channel. This situation gave rise to the proliferation of false information specifically created to affect individual people's beliefs, and ultimately to influence major events such as political elections; it also set the dawn of the Post-Truth Era, where appeal to emotions has become more important than the truth. More recently, with the emergence of the COVID-19 pandemic, a new blending of medical and political misinformation and disinformation has given rise to the first global infodemic. Limiting the impact of these negative developments has become a major focus for journalists, social media companies, and regulatory authorities.

The course offers an overview of the emerging and inter-connected research areas of fact-checking, misinformation, disinformation, ``fake news'', propaganda, and media bias detection, with focus on text and on computational approaches. It further explores the general fact-checking pipeline and important elements thereof such as check-worthiness estimation, spotting previous fact-checked claims, stance detection, source reliability estimation, and detecting malicious users in social media. We will also covers some recent developments such as the emergence of large-scale pre-trained language models and the ongoing COVID-19 Infodemic.

Keywords: "Fake News", Disinformation, Misinformation, Propaganda, Fact-Checking, Stance Detection, Media Bias, Check-worthiness, Veracity, Credibility, Rumor and Clickbait Detection, Source Reliability Estimation, Bots, Trolls, Seminar Users, Deep Fakes, COVID-19 Infodemic.

Dates: April 8, 15, 22, and 29.

Bio: Dr. Preslav Nakov is a Principal Scientist at the Qatar Computing Research Institute (QCRI), HBKU, where he leads the Tanbih mega-project (developed in collaboration with MIT), which aims to limit the effect of "fake news", propaganda and media bias by making users aware of what they are reading, thus promoting media literacy and critical thinking. He received his PhD degree in Computer Science from the University of California at Berkeley, supported by a Fulbright grant. Dr. Preslav Nakov is President of ACL SIGLEX, Secretary of ACL SIGSLAV, and a member of the EACL advisory board. He is also member of the editorial board of a number of journals including Computational Linguistics, TACL, CS&L, NLE, AI Communications, and Frontiers in AI. He authored a Morgan & Claypool book on Semantic Relations between Nominals and two books on computer algorithms. He published 250+ research papers, and he was named among the top 2% of the world's most-cited in the career achievement category, part of a global list compiled by Stanford University. He received a Best Long Paper Award at CIKM'2020, a Best Demo Paper Award (Honorable Mention) at ACL'2020, a Best Task Paper Award (Honorable Mention) at SemEval'2020, a Best Poster Award at SocInfo'2019, and the Young Researcher Award at RANLP’2011. He was also the first to receive the Bulgarian President's John Atanasoff award, named after the inventor of the first automatic electronic digital computer. Dr. Nakov served on the program committees (PC) of the major conferences in Computational Linguistics, including as a PC chair of ACL-2022 and TTO-2020, and a chair of SemEval. Dr. Nakov's research was featured by over 100 news outlets, including Forbes, Boston Globe, Aljazeera, DefenseOne, Business Insider, MIT Technology Review, Science Daily, Popular Science, Fast Company, The Register, WIRED, and Engadget, among others.

Добавить в календарь