• 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
100/90/10
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.

Выездной семинар по машинному обучению

27-29 мая в учебном центре "Вороново" состоялся выездной семинар факультета компьютерных наук по машинному обучению. В мероприятии приняли участие сотрудники факультета, аспиранты и студенты, занимающиеся исследованиями в области анализа структуры данных и методов работы с большими данными.
Машинное обучение является одним из основных направлений развития факультета. На семинаре в Вороново сотрудники департаментов и научно-учебных лабораторий представили свои работы перед коллегами и обсудили возможности для совместных проектов. 

Так руководитель департамента анализа данных и искусственного интеллекта Сергей Кузнецов рассказал участникам о применении анализа формальных понятий при выборе стратегии лечения онкологических заболеваний. Медицинские задачи накладывают на исследователя особые требования: здесь важна интерпретируемость методов работы с данными, от правильности выводов может зависеть человеческая жизнь, а вычислительная эффективность уходит на второй план. Доцент департамента больших данных и информационного поиска Дмитрий Ветров сделал доклад о вариационных автокодировщика перспективном направлении разработок на стыке байесовских методов машинного обучения и глубинного обучения. Среди выступающих был также студент первого курса магистерской программы "Математические методы оптимизации и стохастики" Антон Родоманов, представивший работу по оптимизации сумм большого числа функций. Подобная задача оптимизации стандартна для обучения с учителем. Предложенный Антоном метод будет представлен в конце месяца на международной конференции по машинному обучению ICML 2016

Также на семинаре выступили: 
1. Старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска Евгений Соколов с докладом "Задачи анализа неструктурированных данных: теория и практика"
2. Ординарный профессор НИУ ВШЭ Борис Миркин с докладом "Аппроксимационные построения для выявления и интерпретации кластеров в данных".
3. Преподаватель департамента больших данных и информационного поиска Андрей Зимовнов с докладом "Дескрипторы формы трехмерных объектов и подходы к их вычислению".
4. Доцент департамента анализа данных и искусственного интеллекта Декруэ Жофри Жерар с докладом "Finite sample properties of the mean occupancy counts and probabilities".
5. Доцент департамента анализа данных и искусственного интеллекта Кертес-Фаркаш Аттила с докладом "Statistical methods in inexact database searching problems". 
6. Сотрудник Yandex Data Factory Александр Панин с докладом "Использование методов обучения с подкреплением для поиска долгоживущих частиц в детекторе LHCb".
7. Доцент департамента анализа данных и искусственного интеллекта Сергей Объедков с докладом "Консервативная семантика для предпочтений при прочих равных над атомарными конъюнкциями".
8. Доцент департамента больших данных и информационного поиска Антон Конушин с докладом "Алгоритмы видеоаналитики" 
9. Старший преподаватель департамента больших данных и информационного поиска Сергей Бартунов с докладом "Градиентные методы обучения с подкреплением как универсальный аппарат для машинного обучения".

Также на семинаре была организована постерная сессия, участие в которой приняли 10 человек.