Образование

Предварительная защита кандидатской диссертации Казеева Никиты Александровича

предварительная защита кандидатской диссертации Казеева Никиты Александровича 14 июля.

Стажер-исследователь лаборатории LAMBDA стал призером стипендии имени Ильи Сегаловича.

Стажер-исследователь лаборатории LAMBDA стал призером стипендии имени Ильи Сегаловича.
В рамках празднования пятилетия ФКН в башне «Меркурий» делового центра «Москва-Сити» прошло вручение стипендии имени Ильи Сегаловича. Каждый год на стипендию номинируются студенты и аспиранты факультета, продемонстрировавшие успехи в учебе и научных исследованиях. В этом году стипендиатом стал Владислав Белавин.

Открылся приём заявок от студентов ФКН на пятую летнюю школу «Машинное обучение в физике высоких энергий»

Открылся приём заявок от студентов ФКН на пятую летнюю школу «Машинное обучение в физике высоких энергий»
C 1 по 10 июля в DESY (Гамбург, Германия) пройдет пятая международная школа «Машинное обучение в физике высоких энергий” (MLHEP 2019).

Четвертая летняя школа «Машинное обучение в физике высоких энергий»

Четвертая летняя школа «Машинное обучение в физике высоких энергий»
В этом году научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных провела четвертую летнюю школу машинного обучения в физике высоких энергий (Machine Learning for High Energy Physics - MLHEP). Организаторы решили провести эксперимент выделив в программе больше места продвинутым темам машинного обучения, привлекающим значительное внимание в физике частиц за последние годы: глубинные нейронные сети, сети для работы с графами, методы оптимизации, рекуррентные сети.

Идет приём заявок на четвертую летнюю школу «Машинное обучение в физике высоких энергий»

C 6 по 12 августа в Оксфорде (Великобритания) состоится четвертая международная школа «Машинное обучение в физике высоких энергий” (MLHEP 2018).

Идёт приём заявок на третью летнюю школу «Машинное обучение в физике высоких энергий»

C 17 по 23 июля в городе Рединг (Великобритания) состоится третья международная школа «Машинное обучение в области физики высоких энергий 2017» (MLHEP 2017). В рамках летней школы пройдут лекции и семинары, на которых будут продемонстрированы реальные примеры того, как современные технологии машинного обучения позволяют давать более точные ответы на вопросы об устройстве нашей Вселенной.

На факультете компьютерных наук прошел международный мастер-класс ЦЕРН

На факультете компьютерных наук прошел международный мастер-класс ЦЕРН
Проанализировать данные, полученные учеными на Большом адронном коллайдере, и пообщаться с зарубежными исследователями смогли три десятка школьников из Москвы и Подмосковья на мастер-классе, который организовали для них факультет компьютерных наук ВШЭ, Яндекс и ЦЕРН.

Семинар САЕ: Математика, компьютерные науки и информационные технологии

В МИЭМ НИУ ВШЭ прошел междисциплинарный семинар САЕ «Математика, компьютерные науки и информационные технологии», где выступила студентка ШАД Чекалина Виктория с рассказом о её совместной работе со старшим научным сотрудником лаборатории LAMBDA Фёдором Ратниковым. Цель семинара — обмен результатами исследований, проводимых в научных подразделениях нашей стратегической академической единицы, и выявлении перспективных междисциплинарных направлений.

Семинар лаборатории LAMBDA «Темы курсовых и дипломных работ»

На прошедшем семинаре лаборатории LAMBDA сотрудники лаборатории рассказали о темах курсовых и дипломных работ, предлагаемых на 2015/2016 год.

Прошла Летняя школа «Машинное обучение в физике высоких энергий»

30 августа закончилась Летняя школа по применению машинного обучения в физике высоких энергий, которую ВШЭ провела совместно с Школой Анализа Данных Яндекса (ШАД) и Yandex Data Factory (YDF). Школа проходила в Академическом Университете Санкт-Петербурга. Эта школа – продолжение сотрудничества между Яндексом и CERN, в ходе которого исследователи YDF и ШАДа  работают вместе с физиками-экспериментаторами над решением проблем современной физики. Во многих задачах требуется использование подходов машинного обучения, благодаря которым удается повысить точность и эффективность этих исследований.