• 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

Мероприятия
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
100/80/15
100 бюджетных мест
80 платных мест
15 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Бакалаврская программа

Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета "Прикладной анализ данных"

4 года
Очная форма обучения
50/10
50 платных мест
10 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
80/80/15
80 бюджетных мест
80 платных мест
15 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Анализ данных в биологии и медицине

2 года
Очная форма обучения
15/5/3
15 бюджетных мест
5 платных мест
3 платных места 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
55/15/6
55 бюджетных мест
15 платных мест
6 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Системная и программная инженерия

2 года
Очная форма обучения
20/10/12
20 бюджетных мест
10 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Системное программирование

2 года
Очная форма обучения
20/10/5
20 бюджетных мест
10 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
30/3
30 платных мест
3 платных места для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Статья
Colourings of Uniform Hypergraphs with Large Girth and Applications

Shabanov D. S., Kupavskii A.

Combinatorics Probability and Computing. 2017.

Глава в книге
A Fast Scaling Algorithm for the Weighted Triangle-Free 2-Matching Problem

Artamonov S., Babenko M. A.

In bk.: Combinatorial Algorithms. 26th International Workshop, IWOCA 2015, Verona, Italy, October 5-7, 2015, Revised Selected Papers. Vol. 9538. Switzerland: Springer International Publishing, 2016. P. 25-37.

Глава в книге
Any-Angle Pathfinding for Multiple Agents Based on SIPP Algorithm

Yakovlev K., Andreychuk A.

In bk.: Proceedings of the 27th International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS 2017). Palo Alto: AAAI Press, 2017. P. 586-594.

Статья
Cohomology of toric origami manifolds with acyclic proper faces

Ayzenberg A., Masuda M., Park S. et al.

Journal of Symplectic Geometry. 2017. Vol. 15. No. 3. P. 645-685.

Зимние встречи лауреатов стипендии имени Ильи Сегаловича 2015 года


«Зимние встречи лауреатов стипендии имени Ильи Сегаловича»  это мини-конференция лауреатов стипендии 2015 года, на которой участники расскажут о своей научной работе, реализации прикладных проектов, успехах в профессиональных соревнованиях и других сюжетах по своему выбору.

Встречи состоялись 17-19 февраля 2016 года на факультете компьютерных наук.    

 Расписание  (last upd 18.02)


< На страницу стипендии      



Темы и анонсы выступлений лауреатов стипендии 2015 года


17 февраля. День 1

Святокум Полина Олеговна

ОП "Прикладная математика и информатика", 2 курс

Год олимпиад
Этот год для меня был насыщен олимпиадами: и непосредственно участием во многих соревнованиях, и проведением некоторых, и даже обучением следующего поколения математиков. О том, как учеба на факультете компьютерных наук влияет на результаты в олимпиадной деятельности и как олимпиады влияют на успеваемость и планы на будущее, я собираюсь рассказать на зимних встречах с лауреатам стипендии имени Ильи Сегаловича.
Сергиенко Ярослав Михайлович

ОП "Прикладная математика и информатика", 2 курс

Система отслеживания цен на товары Яндекс.Маркета с интеллектуальной группировкой по карточкам товаров
Будет рассказано о том, какие проблемы пришлось решить при сборе данных, использовании знаний предметной области и представлении собранной информации на примере раздела кошачьих кормов.
Бадретдинов Тимур Ринатович

ОП "Программная инженерия", 2 курс

Участие в научной работе лаборатории ПОИC
Лаборатория процессно-ориентированных информационных систем занимается исследованиями в области Process Mining. В этом году мне посчастливилось поучаствовать в одном из исследований лаборатории, в рамках которого на традиционную модель представления потоков работ накладываются некоторые ограничения для обеспечения её безопасности. Работа находится в процессе, и уже есть первые результаты.
Яруллин Рамиль Ильдарович

ОП "Прикладная математика и информатика", 3 курс

Активное обучение
В докладе планируется рассмотреть задачу активного обучения в рекомендательных системах: если имеется возможность самостоятельно назначать следующий объект, который оценит конкретный пользователь, то как выбрать наиболее информативный объект? Будет рассказано, какие методы позволяют решать данную задачу и какие проблемы при этом возникают.
Папава Илона Элгуджаевна

ОП "Прикладная математика и информатика", 3 курс

What would you do if you weren’t afraid?
Я хочу поделиться своим личным опытом и показать, насколько необъятны возможности студента в IT сфере. Также я расскажу об идеях, которыми я вдохновилась во время стажировки в Facebook и особенно на конференции для женщин Grace Hopper Celebration, и о том, как фраза “What would you do if you weren’t afraid?” помогает мне стремительно двигаться вперед.


18 февраля. День 2

 
Цымбалов Евгений Алексеевич

ОП "Науки о данных", 2 курс

Анализ данных для игровой компании или как я провел лето
Рассматриваются наиболее типичные задачи, возникающие в контексте data-driven development для игровых проектов с системой монетизации free-to-play, и типичные подходы к решению данных проблем, предлагаемые агентами индустрии. Особое внимание уделяется подходам на основе машинного обучения. Также будут рассмотрены иные задачи, так или иначе связанные с прикладной математикой и анализом данных.
Корепанова Наталья Владимировна

ОП "Науки о данных", 2 курс

Анализ данных и машинное обучение для оптимизации лечения лейкоза в подгруппах
Лимфобластный лейкоз – одно из самых частых онкологических заболеваний среди детей и подростков, которое еще в начале 90-х годов в нашей стране считалось практически неизлечимым. Сегодня благодаря современным протоколам лечения удается добиться полного выздоровления порядка 80-90% заболевших детей. Врачи продолжают искать способы, как этот показатель может быть улучшен. Одним из возможных решений данной проблемы является переход от оптимизации лечения на больших выборках пациентов к оптимизации лечения в группах меньшего размера, где пациенты, в некотором смысле, имеют сходные физиологические параметры и данные диагностики. Такого рода оптимизацию можно рассматривать как первый шаг на пути к персонализации лечения.

В докладе речь пойдет об имеющихся для анализа данных и двух предлагаемых мною подходах к решению описанной выше проблемы. Первый из них строится на определении сходства двух пациентов и выделения групп при помощи деревьев решений. В основе второго, над которым на данный момент ведется основная работа, лежат методы анализа формальных понятий. Для оценки получаемых в обоих случаях результатов применяются наиболее популярные в медицинском сообществе методы проверки статистических гипотез.
Потапенко Анна Александровна

аспирант 2 года обучения

Вероятностное тематическое моделирование и нейросетевые модели языка для обучения векторного представления слов, контекстов и документов
Для успешного анализа текстовой информации важно научиться преобразовывать слова и документы в векторное представление, с которым могли бы работать стандартные методы машинного обучения, в частности, классификаторы. Наиболее простым подходом является построение «мешка слов», где каждый документ представляется разреженным вектором с частотами встретившихся слов. Однако гораздо лучше с этой задачей справляются современные подходы, основанные на нейронных сетях. Интересно, что эти подходы имеют тесную связь с более разработанными моделями дистрибутивной семантики и, в частности, с тематическими моделями. В докладе будут представлены первые эксперименты, эксплуатирующие понимание этой связи, а также предложены способы комбинирования двух подходов, позволяющие объединить преимущества тематических и нейросетевых моделей языка.
Пономаренко Александр Александрович

аспирант 2 года обучения

Оптимальные графы для децентрализованного поиска
Одним из подходов построения структуры данных для поиска ближайшего соседа является организация входных данных в виде графа. Если зафиксировать алгоритм поиска, то задачу формирования графа на основе входных данных размера n, можно рассматривать как задачу оптимизации. В этом случае целевой функцией будет вычислительная сложность алгоритма поиска, а пространством решений – множество всех графов, имеющих n вершин. В докладе будет представлена математическая формулировка этой задачи. Также будут представлены оптимальные графы для частных случаев, когда входными данными являются узлы целочисленной решётки.
Шестаков Андрей Владимирович

аспирант 2 года обучения

Результаты конкурса Фонда Перспективных Исследований по анализу изображений лиц
В настоящее время быстрыми темпами развиваются технологии, позволяющие распознавать лицо человека на фотографии и указывать на его наличие/отсутствие в хранимой базе данных. Помимо большого объёма вычислений, использование таких систем в реальных условиях осложняется возможными поворотами или отклонениями головы от «идеального» положения, отличными от исходных условиями освещенности, наличием маскирующих элементов, очков, головных уборов, изменением выражения лица идентифицируемого человека, пониженным разрешением и четкостью изображения.

Многие из студентов ФКН замечали в здании на Кочновском проезде симпатичную брошюру, в которой рассказывается о начале конкурса ФПИ по распознаванию лиц в сложных условиях. В докладе будет рассказано о процессе проведения конкурса и о его результатах.


19 февраля. День 3

Калашников Вадим Юрьевич

ОП "Программная инженерия", 2 курс

Есть ли жизнь после олимпиад?
Для многих студентов и абитуриентов ФКН участие в школьных олимпиадах значило довольно много. Я расскажу про то, как живется олимпиадникам у нас на факультете, чем можно продолжать заниматься в контексте олипмиад, и как можно попытаться приложить накопленный багаж знаний уже на первых курсах.
Хамитов Исмаил Наилевич

ОП "Программная инженерия", 2 курс

VTMine for Visio – прикладной расширяемый инструмент анализа процессов
В научных областях новые идеи, методы, алгоритмы и структуры данных разрабатываются регулярно. Однако, для их применения к прикладным задачам требуется создание инструментов. Одним из таких инструментов будет разрабатываемый в НУЛ ПОИС VTMine, основанный на Microsoft Visio. Этот инструмент направлен на решение задач Process Mining и позволяет использовать различные алгоритмы, структуры и т.д. за счет подключения к нему всевозможных плагинов, где они и реализованы.
Зимин Степан Михайлович

ОП "Прикладная математика и информатика", 4 курс

От диффуров к финансам и консалтингу: чем можно заниматься на ПМИ
В моем выступлении я коротко опишу то, что успел сделать в течение этого года, как в научном, так и в рабочем плане, а также обо всем подряд. Потом я расскажу о своих планах на ближайшее время. Надеюсь, мой рассказ покажет, чем можно заниматься во время и после обучения на ПМИ. 
По науке: три численных метода, связанных с решением уравнений в частных производных, а также пара сюжетов по прикладной микроэкономике и теории принятия решений.
По работе: Московская биржа (департаменты Разработки торгово-клиринговых систем и Риск-менеджмента), маленький инвестиционный фонд, поворот на консалтинг (академия McKinsey и не только).
Разное: Центр математических финансов при МГУ, волонтерство, ассистенство по курсу "Теория игр" и что-нибудь еще.
Шугуров Иван Сергеевич

ОП "Программная инженерия", 4 курс

Некоторые инструменты для симуляции и анализа моделей процессов
Уже третий год я работаю стажёром-исследователем в лаборатории процессно-ориентированных информационных систем. В своём докладе я расскажу о том, что такое Process mining, и о своей работе над задачами Process mining.