Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11
Телефон: +7 (495) 531-00-00 *27254
Email: computerscience@hse.ru
Факультет готовит разработчиков и исследователей. Программа обучения сформирована с учётом опыта ведущих американских и европейских университетов, таких как Stanford University (США) и EPFL (Швейцария), а также Школы анализа данных — одной из самых сильных магистратур в области computer science в России. Широкий список курсов по выбору и значительная доля программы, выделенная под них, позволит каждому студенту сформировать свою собственную образовательную траекторию. В основе обучения — практика и проектная работа.
Bondarenko A., Ajjour Y., Dittmar V. et al.
In bk.: WSDM 2022 - Proceedings of the 15th ACM International Conference on Web Search and Data Mining. Association for Computing Machinery (ACM), 2022. P. 66-74.
Belomestny Denis, Iosipoi L., Paris Q. et al.
Bernoulli: a journal of mathematical statistics and probability. 2022. Vol. 28. No. 2. P. 1382-1407.
Puchkin N., Zhivotovskiy N.
In bk.: Proceedings of Machine Learning Research. Vol. 134: Conference on Learning Theory. PMLR, 2021. P. 3806-3832.
Derkach D., Maevskiy A., Karpov M. et al.
Journal of High Energy Physics. 2022. P. 1-38.
In bk.: ESEC/FSE 2021: Proceedings of the 29th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering. Association for Computing Machinery (ACM), 2021. P. 703-715.
В рамках конкурса проектов фундаментальных научных исследований 2016 года по направлению “математика, механика и информатика” поддержан проект “Алгоритмы масштабируемого анализа многомерных и сложно структурированных данных” руководителя департамента анализа данных и искусственного интеллекта Сергея Кузнецова и проект “Применение расширений сетей Петри для моделирования, синтеза и анализа адаптивных распределенных информационных систем” заведующей Научно-учебной лабораторией процессно-ориентированных информационных систем (ПОИС) Ирины Ломазовой.
По итогам конкурса 2016 года инициативных научных проектов, выполняемых молодыми учеными (Мой первый грант), поддержаны проекты сотрудника лаборатории ПОИС Леонида Дворянского “Развитие методов композиционального поведенческого анализа распределенных систем с мобильными агентами” и доцента департамента программной инженерии Рамона Антонио Родригес Залепинос “Разработка новых распределенных методов обработки больших объемов растровых данных”. Проект старшего преподавателя Базовой кафедры "Математические методы системного анализа" Института системного анализа РАН Александра Панова "Исследование механизмов и построение моделей обучения, основанных на знаковых представлениях, в задаче планирования коллективного поведения" получил поддержку по итогам конкурса проектов фундаментальных научных исследований, выполняемых молодыми учеными – докторами или кандидатами наук, в научных организациях Российской Федерации в 2016-2018 годах.
Проект старшего научного сотрудника лаборатории ПОИС Анны Каленковой "Алгоритмы и программные средства анализа бизнес-процессов предоставления государственных услуг" поддержан по итогам конкурса проектов фундаментальных научных исследований, выполняемых молодыми учеными, проводимый совместно РФФИ и правительством города Москвы.
По итогам конкурса научных проектов, выполняемых молодыми учеными под руководством кандидатов и докторов наук в научных организациях Российской Федерации в 2016 году РФФИ поддержал заявку "Логико-аппликативная среда автоматизированного построения преобразований данных на основе описаний абстрактных типов" под руководством доцента Департамента программной инженерии Сергея Зыкова. Проект предполагает разработку прототипа программного комплекса, автоматизирующего процесс переноса данных между различными программными системами. При этом планируется реализовать автоматические преобразование представлений данных, а также автоматический вывод связей и зависимостей для информационных объектов. Для решения указанных задач будут использоваться методы математической логики, аппликативных вычислительных систем, теории типов и теории доказательств. Логические теории - исчисление предикатов, модальные и дескрипционные логики - будут применяться для описания структуры предметных областей и связей между ними. При этом вычислительные конструкции будут представлены с помощью аппликативных вычислительных систем, а теория типов позволит связать вычислительные объекты с логическими спецификациями. В числе исполнителей проекта - Павел Шапкин, доцент кафедры моделирования и оптимизации бизнес-процессов факультета бизнеса и менеджмента НИУ ВШЭ.
Российский фонд фундаментальных исследований (РФФИ) на конкурсной основе осуществляет поддержку инициативных научно-исследовательских работ по всем основным направлениям фундаментальной науки. Поддержка осуществляется строго на конкурсной основе по результатам проведения всесторонней экспертизы. Решения о поддержке проектов РФФИ принимаются самим научным сообществом в лице авторитетных и активно работающих ученых – членов экспертных советов Фонда.