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

Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11

Телефон: +7 (495) 531-00-00 *27254

Email: computerscience@hse.ru

 

Руководство
Первый заместитель декана Вознесенская Тамара Васильевна
Заместитель декана по научной работе и международному сотрудничеству Объедков Сергей Александрович
Заместитель декана по учебно-методической работе Самоненко Илья Юрьевич
Заместитель декана по развитию и административно-финансовой работе Плисецкая Ирина Александровна
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Компьютерные науки и анализ данных

4 года
Очная форма обучения
40/5
40 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
145/70/20
145 бюджетных мест
70 платных мест
20 платных мест для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Программа двух дипломов НИУ ВШЭ и Лондонского университета «Прикладной анализ данных»

4 года
Очная форма обучения
90/12
90 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся полностью на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
135/100/20
135 бюджетных мест
100 платных мест
20 платных мест для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Экономика и анализ данных

4 года
Очная форма обучения
205/160/20
205 бюджетных мест
160 платных мест
20 платных мест для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Анализ данных в биологии и медицине

2 года
Очная форма обучения
25/5/1
25 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Магистр по наукам о данных

2 года
Заочная
21/9
21 платное место
9 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся полностью на английском языке
Магистерская программа

Математика машинного обучения

2 года
Очная форма обучения
18/5/1
18 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
ENG
Обучение ведётся полностью на английском языке
Магистерская программа

Машинное обучение и высоконагруженные системы

2 года
Очная форма обучения
28/2
28 платных мест
2 платных места для иностранцев
RUS
Обучение ведётся полностью на русском языке
Магистерская программа

Науки о данных (Data Science)

2 года
Очная форма обучения
30/10/10
30 бюджетных мест
10 платных мест
10 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведется на русском или английском языках
Магистерская программа

Системная и программная инженерия

2 года
Очная форма обучения
25/5/5
25 бюджетных мест
5 платных мест
5 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся полностью на английском языке
Магистерская программа

Системное программирование

2 года
Очная форма обучения
15/5/1
15 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS
Обучение ведётся полностью на русском языке
Магистерская программа

Современные компьютерные науки

2 года
Очная форма обучения
32/5
32 бюджетных мест
5 платных мест
RUS
Обучение ведётся полностью на русском языке
Магистерская программа

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
50/1
50 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Статья
First-order rewritability of ontology-mediated queries in linear temporal logic

Artale A., Kontchakov R., Kovtunova A. et al.

Artificial Intelligence. 2021. Vol. 299.

Статья
On a Combination of Alternating Minimization and Nesterov’s Momentum

Гуминов С. В., Dvurechensky P., Tupitsa N. et al.

Proceedings of Machine Learning Research. 2021. Vol. 139. P. 3886-3898.

Глава в книге
On the Embeddings of Variables in Recurrent Neural Networks for Source Code

Chirkova N.

In bk.: 2021 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies (NAACL 2021). Association for Computational Linguistics, 2021. P. 2679-2689.

Статья
Deep Convolutional Neural Networks Help Scoring Tandem Mass Spectrometry Data in Database-Searching Approaches

Kudriavtseva P., Kashkinov M., Kertész-Farkas A.

Journal of Proteome Research. 2021. Vol. 20. No. 10. P. 4708-4717.

Статья
1/x power‑law in a close proximity of the Bak–Tang–Wiesenfeld sandpile

Shapoval S., Shapoval B., Shnirman M.

Scientific Reports. 2021. Vol. 11.

Подведены итоги конкурсов Научного фонда НИУ ВШЭ

В декабре 2015 года были подведены итоги осенних конкурсов Научного фонда НИУ ВШЭ. В число победителей конкурса индивидуальных исследовательских проектов вошли проект ординарного профессора НИУ ВШЭ Бориса Миркина “Разработка метода аномальных кластеров с автоматическим выбором числа и местоположения кластеров” и проект старшего преподавателя Департамента программной инженерии Дмитрия Пантюхина “Исследование применения сверточной нейронной сети для классификации типов компьютерных атак используя базу данных компьютерных атак на индивидуальные исследовательские гранты”.

Также по итогам конкурса в 2016 году в Высшей школе экономики начнут работать научно-учебные группы “Машинное обучение на данных нейроимаджинга” и ”Модели и методы анализа демографических последовательностей”.

Научно-учебная группа “Машинное обучение на данных нейроимаджинга” создана под руководством профессора департамента анализа данных и искусственного интеллекта Леонида Жукова и академика РАН, заведующего кафедрой технологий моделирования сложных систем Александра Кулешова. Работа группы направлена на изучение и применение студентами магистерской программы “Науки о данных” современных методов машинного обучения на структурных коннектомах – сетевых моделях мозга, построенных на основе данных диффузионной магнитно-резонансной томографии. В состав группы вошли студенты факультета компьютерных наук Юлия Додонова, Александр Иванов, Сергей Королев, Анвар Курмуков, Дмитрий Петров, Амир Сафиуллин и Анна Ткачева. Научно-учебная группа проводит еженедельный семинар “Анализ данных в нейронауках” совместно с ИППИ РАН, который могут посещать все желающие.  

Научно-учебная группа ”Модели и методы анализа демографических последовательностей” под руководством доцента департамента анализа данных и искусственного интеллекта Дмитрия Игнатова объединит усилия исследователей из разных областей для анализа демографических последовательностей в России. В состав группы вошли как студенты факультета компьютерных наук Данил Гиздатуллин и Анна Муратова, так и студенты факультета социальных наук Алена Артамонова, Алина Долгова и Сушко Павел. Со-руководителем проекта стала преподаватель кафедры демографии Екатерина Митрофанова.