• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Статья
Multi-utility Learning: Structured-Output Learning with Multiple Annotation-Specific Loss Functions

Vetrov D., Kohli P., Osokin A. et al.

Lecture Notes in Computer Science. 2015. Vol. 8932. P. 406-420.

Статья
Polynomial threshold functions and Boolean threshold circuits

Hansen K. A., Podolskii V. V.

Information and Computation. 2015. Vol. 240. P. 56-73.

Статья
Relating and contrasting plain and prefix Kolmogorov complexity
В печати

Bauwens B. F.

Theory of Computing Systems. 2015. Vol. 58. No. 3. P. 482-501.

Подведены итоги кампании 2017 года по академическим надбавкам.

По итогам кампании академические надбавки 1 и 3 уровней получили сотрудники Деапартамента больших данных и информационного поиска!!!

Состоялся интенсив для преподавателей НИУ ВШЭ в рамках проекта Data Culture

14 и 15 июня в Московском офисе Яндекса состоялся интенсив для преподавателей и сотрудников НИУ ВШЭ, заинтересованных в тематике Data Science. Этот двухдневный цикл занятий проходил в рамках проекта Data Culture и был нацелен на подготовку преподавателей университета к участию в данном проекте.

«Алгоритм машинного обучения умеет находить закономерности в данных, которые не видит человек»

В декабре 2016 года в Вышке были открыты пять новых международных лабораторий, в том числе Международная лаборатория глубинного обучения и байесовских методов. Предмет  ее исследований — комбинированные нейробайесовские модели, объединяющие достоинства двух наиболее успешных в настоящее время парадигм машинного обучения — нейросетевой и байесовской.

Состоялась встреча Дмитрия Ветрова и вице-президента компании SAMSUNG Ши-Хва Ли

25 апреля прошла встреча руководителя международной лаборатории глубинного обучения и байесовских методов Дмитрия Ветрова и вице-президента корпорации SAMSUNG Ши-Хва Ли. Участники встречи обсудили промежуточные результаты исследования, которое выполняет лаборатория по заказу компании, возможности стажировок и перспективы дальнейшего сотрудничества.

Команда под руководством сотрудников департамента прошла в финал международного конкурса студенческих проектов Imagine Cup 2017

Imagine Cup – ежегодный международный конкурс студенческих проектов, проводимый при поддержке Microsoft с 2003 г.. Конкурс проходит в два этапа: региональный тур и международный финал. Цель конкурса заключается в выявлении перспективных инновационных  проектов и приложений.

Две научные группы департамента получили финансирование от РНФ

Российский научный фонд объявил победителей конкурса на поддержку научных групп, занимающихся фундаментальными и поисковыми научными исследованиями.

Сотрудник департамента принял участие в конференции «Computability Theory»

Николай Константинович Верещагин, профессор департамента Больших Данных и Информационного Поиска, принял участие в научной конференции в Дагштуле, Германия.

«Математика — моя жизнь, и от нее никуда не деться»

Математик Владимир Протасов на втором курсе бросил учебу в университете. Правда, через некоторое время восстановился и с тех пор занимается наукой. В прошлом году Протасов в 46 лет стал членом-корреспондентом РАН. Он рассказал новостной службе ВШЭ о бесконечной красоте математики и о том, как она делает реальностью то, что раньше считалось фантастикой.

Два проекта преподавателей факультета получили поддержку Научного фонда

В конце 2016 года были подведены итоги осенних конкурсов Научного фонда НИУ ВШЭ. В число победителей конкурса индивидуальных исследовательских проектов вошли проект профессора Департамента больших данных и информационного поиска Александра Шаповала “Динамика солнечных пятен на временных масштабах, протяжённостью от нескольких дней до нескольких лет” и проект старшего преподавателя Департамента программной инженерии Леонида Дворянского “Поведенческий анализ вложенных сетей Петри с помощью ловушек и сифонов (ко-ловушек)”.

Научный прогноз на 2017 год: машинное обучение и искусственный интеллект

Искусственный интеллект, без сомнений, будет разработан уже через 5–10 лет. А в наступающем году ожидается существенный прогресс в решении трех задач, которые помогут приблизиться к этому.
Все новости