Департамент больших данных и информационного поиска – Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

A
A
A

АБB
АБB
АБB

А
А
А
А
А

Обычная версия сайта

Научные и проектные группы на ФКН

Научные и проектные группы на ФКН

В конце апреля в НИУ ВШЭ стартовал конкурс на создание проектных групп. Новый конкурс направлен на развитие проектной деятельности сотрудников и студентов на уровне факультетов. В этом материале мы расскажем об уже имеющемся опыте создания научных и проектных групп на факультете компьютерных наук.

Наука профессора студенты исследования и аналитика приглашение к участию Факультет компьютерных наук

12 мая

Рекордное количество вычислительных задач посчитали ученые Вышки на суперкомпьютере

Рекордное количество вычислительных задач посчитали ученые Вышки на суперкомпьютере

В апреле их число достигло 16830 – это больше, чем за весь первый квартал 2020 года

Наука исследования и аналитика Цифровой блок НИУ ВШЭ

8 мая

Выездной семинар по машинному обучению

Выездной семинар по машинному обучению

24-26 мая в учебном центре “Вороново” прошел четвертый выездной семинар по машинному обучению, который традиционно организует Департамент больших данных и информационного поиска ФКН. Цель таких выездов собрать и познакомить всех преподавателей и студентов, которые интересуются машинным обучением. Нередко такое общение выливается в совместные исследования и проекты.

Наука профессора студенты репортаж о событии Факультет компьютерных наук

29 мая, 2019 г.

Все новости

Форумы

C руководителем департамента Владимиром Подольским

О департаменте

Департамент создан в 2014 году, одновременно с созданием факультета компьютерных наук на основе базовой кафедры Яндекса, которая вошла в его состав. Основу департамента составляют научные группы, ведущие исследования мирового уровня в области машинного обучения, теоретической информатики, распределенных вычислений, масштабируемых алгоритмов для обработки больших данных, компьютерного зрения, обработки текстов, информационного поиска и графических моделей.

Публикации

Препринт

Spatially Adaptive Computation Time for Residual Networks

Figurnov M., Collins M. D., Zhu Y. et al.

arXiv:1612.02297. arXiv. Cornell University, 2016

Глава в книге

Computing majority by constant depth majority circuits with low fan-in gates

Kulikov A., Podolskii V. V.

In bk.: 34th Symposium on Theoretical Aspects of Computer Science (STACS 2017). March 8–11, 2017, Hannover, Germany. Vol. 66. Leipzig: Schloss Dagstuhl--Leibniz-Zentrum fuer Informatik, 2017. P. 1-14.

Глава в книге

GANs for Biological Image Synthesis

Osokin A., Chessel A., Carazo Salas R. E. et al.

In bk.: Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 2017). Venice: IEEE, 2017. P. 2252-2261.

Статья

Correction to the leading term of asymptotics in the problem of counting the number of points moving on a metric tree

V.L. Chernyshev, Tolchennikov A.

Russian Journal of Mathematical Physics. 2017. Vol. 24. No. 3. P. 290-298.

Глава в книге

Stochasticity in Algorithmic Statistics for Polynomial Time

Vereshchagin N., Milovanov A.

In bk.: 32nd Computational Complexity Conference. Вадерн: Schloss Dagstuhl – Leibniz-Zentrum für Informatik, Dagstuhl Publishing, 2017. P. 1-18.

Все публикации