• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Тел.: +7 (495) 772-95-90 * 12332

computerscience@hse.ru

125319, Москва, Кочновский проезд, д. 3 (недалеко от станции метро "Аэропорт"). 

 

Руководство

Декан — Аржанцев Иван Владимирович

 

Первый заместитель декана факультета — Вознесенская Тамара Васильевна

 

Заместитель декана по научной работе и международным связям — Объедков Сергей Александрович

 

Заместитель декана по административно-финансовой работе — Плисецкая Ирина Александровна

Образовательные программы
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
100/90/10
100 бюджетных мест
90 платных мест
10 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
80/100/10
80 бюджетных мест
100 платных мест
10 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Анализ данных в биологии и медицине

2 года
Очная форма обучения
20/5/5
20 бюджетных мест
5 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Математические методы оптимизации и стохастики

2 года
Очная форма обучения
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Науки о данных

2 года
Очная форма обучения
40/10/5
40 бюджетных мест
10 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Системная и программная инженерия

2 года
Очная форма обучения
20/10/10
20 бюджетных мест
10 платных мест
10 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Системное программирование

2 года
Очная форма обучения
20/5/5
20 бюджетных мест
5 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Статистическая теория обучения

2 года
Очная форма обучения
20/5/5
20 бюджетных мест
5 платных мест
5 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
30
30 платных мест
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Статья
Bias-Corrected Estimation in Continuous Sampling Plans
В печати

Decrouez G. G., Robinson A.

Risk Analysis: An International Journal. 2017.

Статья
Regularized Newton methods for minimizing functions with Hölder continuous Hessians

Nesterov Y., Grapiglia G.

2017 SIAM Journal on Optimization. 2017.

Глава в книге
Resource Equivalences in Petri Nets

Lomazova I. A.

In bk.: Application and Theory of Petri Nets and Concurrency. 38th International Conference, PETRI NETS 2017, Zaragoza, Spain, June 25–30, 2017, Proceedings. Vol. 10258: Lecture Notes in Computer Science. Switzerland: Springer International Publishing AG, 2017. P. 19-34.

Статья
Some Properties of Antistochastic Strings

Milovanov A.

Theory of Computing Systems. 2017. P. 1-15.

Статья
The Euler binary partition function and subdivision schemes

Protasov V. Y.

Mathematics of Computation. 2017. No. 86. P. 1499-1524.

Коллоквиум

Для исследователя в такой разнообразной и быстро развивающейся области знаний, как компьютерные науки, важно сохранять широту кругозора и стремиться понимать, чем занимаются коллеги в смежных областях. Для этого нужна площадка, на которой специалисты встречаются и рассказывают друг другу о последних результатах понятным языком. Такой площадкой и является Коллоквиум факультета компьютерных наук ВШЭ — общефакультетский научный семинар, предназначенный для преподавателей и научных сотрудников факультета, аспирантов, магистрантов и студентов бакалавриата, а также для всех интересующихся компьютерными науками.

Заседания коллоквиума проходят, как правило, раз в две недели по вторникам в здании факультета компьютерных наук по адресу Кочновский проезд, дом 3, в аудитории 205

Заказать пропуск на проход в здание можно на computerscience@hse.ru

Записи мероприятий доступны на канале факультета на YouTube


2017 – 2018

5 октября 2017, 18:10 – 19:30 

Кочновский проезд, 3, ауд. 205

Константин Воронцов, 
Яндекс/МФТИ/НИУ ВШЭ

Многокритериальный тематический анализ текстовых коллекций

Тематическое моделирование — это область статистического анализа текстов, активно развивающаяся последние 15 лет. Тематическая модель коллекции текстовых документов определяет, к каким темам относится каждый документ и какие слова образуют каждую тему. Построение тематической модели сводится к решению некорректно поставленной задачи матричного разложения. Для доопределения решения используются дополнительные критерии-регуляризаторы. Тематическое моделирование отличается огромным разнообразием регуляризаторов, с помощью которых можно строить тематические иерархии, учитывать лингвистические ограничения, вовлекать нетекстовые данные о времени, авторах, пользователях, ссылках, взаимосвязях. В лекции будет рассказано, как все эти ограничения формализуются на языке регуляризации, как их можно комбинировать друг с другом для построения моделей с заданными свойствами и как теория аддитивной регуляризации приводит к модульной технологии тематического моделирования.

Афиша коллоквиума


11 сентября 2017, 16:40 – 18:10 

Кочновский проезд, 3, ауд. 317

Егор Костылев, 
University of Oxford

Расширение well-designed SPARQL

SPARQL — это стандартный язык запросов для RDF-данных. Одной из важнейших особенностей этого языка относительно многих других является оператор OPTIONAL, допускающий частичные ответы в тех случаях, когда полные ответы недоступны из-за недостатка данных. Однако запросы с OPTIONAL имеют высокую сложность — соответствующая проблема является PSPACE-полной. Фрагмент языка, допускающий только ограниченное использование OPTIONAL (так называемый well-designed SPARQL), имеет более низкую сложность — coNP. Однако, как показывают наши исследования, только чуть больше половины реальных запросов с OPTIONAL к DBpedia попадают в этот фрагмент. Мы предлагаем новый класс запросов, расширяющий well-designed SPARQL, который, во-первых, включает 99% запросов с OPTIONAL и, во-вторых, также имеет coNP-сложность вычисления. Мы также исследуем другие свойства нового фрагмента, такие как сложность проверки эквивалентности и вычислительная мощность.

Афиша коллоквиума


11 сентября 2017, 18:10 – 19:30 

Кочновский проезд, 3, ауд. 317

Wray Buntine, 
Monash University

Learning on networks of distributions for discrete data

I will motivate the talk by reviewing some state of the art models for problems like matrix factorisation models for link prediction and tweet clustering. Then I will review the classes of distributions that can be strung together in networks to generate discrete data. This allows a rich class of models that, in its simplest form, covers things like Poisson matrix factorisation, Latent Dirichlet allocation, and Stochastic block models, but, more generally, covers complex hierarchical models on network and text data. The distributions covered include so-called non-parametric distributions such as the Gamma process. Accompanying these are a set of collapsing and augmentation techniques that are used to generate fast Gibbs samplers for many models in this class. To complete this picture, turning complex network models into fast Gibbs samplers, I will illustrate our recent methods of doing matrix factorisation with side information (e.g., GloVe word embeddings), done for link prediction, for instance, for citation networks.

Афиша коллоквиума


 

Что было в 2016/2017 году


Что было в 2015/2016 году


Что было в 2014/2015 году