• 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
Мероприятия
26 ноября – 30 ноября
19 февраля 2020 – 22 февраля 2020
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
117/80/30
117 бюджетных мест
80 платных мест
30 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
80/12
80 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
110/70/30
110 бюджетных мест
70 платных мест
30 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Анализ данных в биологии и медицине

2 года
Очная форма обучения
20/5/1
20 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Магистр по наукам о данных

2 года
Заочная
100
100 платных мест
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Науки о данных

2 года
Очная форма обучения
60/15/20
60 бюджетных мест
15 платных мест
20 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Системная и программная инженерия

2 года
Очная форма обучения
25/5/15
25 бюджетных мест
5 платных мест
15 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Системное программирование

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

Статистическая теория обучения

2 года
Очная форма обучения
15/5/2
15 бюджетных мест
5 платных мест
2 платных места для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
35/1
35 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Статья
Sparse covariance matrix estimation in high-dimensional deconvolution

Belomestny D., Trabs M., Tsybakov A.

Bernoulli: a journal of mathematical statistics and probability. 2019. Vol. 25. No. 3. P. 1901-1938.

Статья
Axiomatization of provable n-provability

Beklemishev L. D., Kolmakov E.

Journal of Symbolic Logic. 2019. Vol. Volume 84. No. Issue 2. P. 849-869.

Глава в книге
ChronosDB in Action: Manage, Process, and Visualize Big Geospatial Arrays in the Cloud

Rodriges Zalipynis R. A.

In bk.: Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. NY: ACM, 2019. P. 1985-1988.

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.