• 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

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
117/80/30
117 бюджетных мест
80 платных мест
30 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
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/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
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/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
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
Reconstruction of the coupling between solar proxies: When approaches based on Kuramoto and Van der Pol models agree with each other

Savostianov A., Shapoval S., Shnirman M.

Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation. 2020. Vol. 83. P. 105149.

Статья
Prime Geodesic Theorem in the Three-dimensional Hyperbolic Space

Balkanova O., Chatzakos D., Cherubini G. et al.

Transactions of the American Mathematical Society. 2019. Vol. 372. No. 8. P. 5355-5374.

Статья
Magnetohydrodynamic Modeling of the Solar Wind Key Parameters and Current Sheets in the Heliosphere: Radial and Solar Cycle Evolution

E. V. Maiewski, Kislov R. A., Khabarova O. V. et al.

Astrophysical Journal. 2020. Vol. 892. No. 1. P. 1-17.

Статья
Multidimensional frontier visualization based on optimization methods using parallel computations

Afanasiev A., Krivonozhko V., Lychev A. et al.

Journal of Global Optimization. 2020. Vol. 76. P. 563-574.

Вторая летняя школа «Машинное обучение в физике высоких энергий»

С 20 по 27 июня 2016 года факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ совместно со Школой анализа данных Яндекса провел Вторую Международную летнюю школу «Машинное обучение в физике высоких энергий» («Machine Learning in High Energy Physics»). В этом году школа проходила в Лундском университете (г. Лунд, Швеция). В мероприятии приняли участие 60 студентов, аспирантов и ученых из Австрии,  Великобритании, Германии, Италии, России, США, Швеции, Швейцарии и 12 других стран. Среди участников были 5 студентов Высшей школы экономики.

Программа школы включала два трека: базовый и продвинутый. Базовый трек был посвящен основным темам, необходимым для  построения моделей классификации данных, собранных современным детекторами частиц. Лектором на треке выступил Алексей Рогожников, практические занятия проводили Никита Казеев, Татьяна Лихоманенко и Александр Панин. Продвинутый трек включал такие темы как методы восстановления траекторий частиц (Михаил Гущин), методы оптимизации алгоритмов отбора данных реального времени (Татьяна Лихоманенко) и технологий совместного ведения исследований (Андрей Устюжанин). Затем оба трека перешли в обсуждение темы глубинного обучения в приложении к физическим экспериментам (лектор Александр Панин, практические занятия — Татьяна Лихоманенко и Алексей Рогожников). Для закрепления методов анализа данных, пройденных на лекциях и семинарах, были организованы два соревнования на платформе Kaggle: продвинутый трек занимался оптимизацией фильтрации событий, а базовый трек — поиском одного из распадов бозона Хиггса. В качестве приглашенных докладчиков на школе выступили физики и специалисты по машинному обучению из различных университетов и экспериментов: Chase Shimmin (UC Irvine), Gilles Louppe (NYU, US), Vicens Gaitan (Grupo AIA R&D, Spain), Joaquin Vanschoren (TUE, Netherlands), Michael Williams (MIT, US).

Для проведения школы использовались два кластера: один был предоставлен компанией Яндекс (300 ядер, 1,5 тб памяти), другой  — финским суперкомпьютерным центром (48 GPU-карт).


Петр Жижин 
студент 1 курса образовательной программы "Прикладная математика и информатика"

Поездка в Швецию началась с приглашения, упавшего на студенческую групповую почту. Я заполнил форму, в которой спрашивалось о знаниях языков программирования, своих ожиданиях от школы и вопросов о том, почему  должны выбрать именно меня.

Я со школы любил физику, это был один из самых сложных предметов, он всё время бросал мне вызов, предлагая сложные задачи. Каждый год я участвовал в олимпиадах по физике, на ЕГЭ получил 100 баллов и даже поступил на ФКН по олимпиаде “Физтех” по физике.

И я просто не мог не подать заявку на школу, для меня это было бы отличной возможностью познакомиться с настоящими физиками, работающими в области машинного обучения. Когда мне позвонили и сообщили о том, что заявка прошла — радости не было предела.

Занятия на школе проводили сотрудники лаборатории LAMBDA, работающие на факультете и в Яндексе. Работать приходилось много. Ни один день во время школы я не спал больше 5 часов. За эту неделю мы рассмотрели множество алгоритмов, таких как линейная регрессия, решающие деревья, случайный лес, алгоритмы бустинга и нейронные сети. За мероприятие я отлично понял, какие конкретно области математики мне нужно изучить в будущем.

Для нашего трека организаторы подобрали задачу из области машинного обучения в физике высоких энергий: поиск одного из распадов бозона Хиггса. Для ее решения мы попробовали большое число различных алгоритмов машинного обучения. Не все они показали себя хорошо, но основными этапами были: случайный лес, XGBoost, XGBoost с Grid Search, нейронные сети. Можно лишь сказать, что для меня большим удивлением стало то, что нейронные сети показывают значительно лучший результат по сравнению с остальными моделями.

По результатам школы все преподаватели высоко оценили наше стремление в обучении, отметили, что мы самая юная команда на школе, заметили наши результаты в соревновании и подарили памятные призы.

Помимо студента 1 курса “Прикладной математики и информатики” Петра Жижина, в работе школы участвовали студенты 3 курса образовательных программ “Прикладная математика и информатика” Александр Тиунов и Роман Щедрин, "Программная инженерия" — Екатерина Рубцова и "Экономика" — Артем Филатов.