• 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

Компьютерные науки и анализ данных

4 года
Очная форма обучения
75/5
75 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
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 (Data Science)

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
Обучение ведётся на русском языке
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.

Открытое заседание Ученого совета ФКН

Мероприятие завершено

Повестка открытого заседания:

1. Научный доклад "Методы машинного обучения в функциональной геномике".
Докладчик - заведующий Международной лабораторией биоинформатики Попцова Мария Сергеевна.

Аннотация:

Геном представляет собой сложную систему взаимодействий функциональных элементов разных уровней организации - самой последовательности ДНК, мотивов, трехмерной структуры, элементов эпигенетического кода и кода вторичных структур ДНК. С помощью методов нейросетевого глубинного обучения стало возможным аггрегирование информации о функциональных элементах разных уровней клеточной организации - геномики, эпигеномики, протеомики, метаболомики - и других “омик”, с целью предсказания функциональных элементов, для которых эксперименты либо не достигли нужного качества, либо отсутствуют.

В докладе я расскажу о методах глубинного обучения, разрабатываемых в международной лаборатории биоинформатики для предсказания вторичных структур ДНК. Были разработаны модели на основе сверточных (CNN), рекуррентных (RNN),  генеративно-состязательных (GAN) сетей, а также методы переноса обучения с доменной адаптацией для задач предсказания квадруплексов и Z-ДНК. Также будут представлены разрабатываемые в лаборатории подходы из области объяснительного искусственного интеллекта (XAI) для определения значимых паттернов ассоциации эпигенетического кода и кода вторичных структур ДНК.


2. Научный доклад "Расширение сетей Петри для моделирования и верификации систем с взаимодействующими агентами, параллелизмом и длительными действиями".
Докладчик - заведующий Научно-учебной лабораторией процессно-ориентированных информационных систем (ПОИС) Ломазова Ирина Александровна.

Аннотация:

Сети Петри – популярный формализм для моделирования и анализа параллельных и распределенных систем. В докладе будет рассказано о расширении сетей Петри для моделирования сложных систем, состоящих из взаимодействующих агентов. В этой системе агент представляется сетью Петри высокого уровня с временны́ми условиями для переходов, определяющими интервалы и длительность срабатывания переходов.

Будет показано, что для таких моделей можно строить граф достижимости и использовать его для проверки поведенческих свойств системы, таких как отсутствие тупиков, живость и др., а также получать оценки для временны́х характеристик системы.

Дата проведения: 30 сентября 2021 года
Время проведения: 18:00-19:00

Zoom