• 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
Глава в книге
Learning to Route in Similarity Graphs

Baranchuk D., Persiyanov D., Sinitsin A. et al.

In bk.: International Conference on Machine Learning (ICML 2019). PMLR, 2019. P. 475-484.

Статья
Spherical and geodesic growth rates of right-angled Coxeter and Artin groups are Perron numbers

Talambutsa A., Kolpakov A.

Discrete Mathematics. 2020. Vol. 343. No. 3.

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.

Глава в книге
Multi-Agent Pathfinding with Continuous Time

Andreychuk A., Yakovlev K., Atzmon D. et al.

In bk.: Proceedings of the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2019). International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2019. P. 39-45.

Conceptual Exploration — новая книга о формальном анализе понятий

В издательстве Springer вышла книга Conceptual Exploration, написанная профессором Дрезденского технического университета Бернардом Гантером и доцентом факультета компьютерных наук Высшей школы экономики Сергеем Объедковым.

«Понятийное исследование», о котором идет речь в книге, — это совокупность методов автоматического и полуавтоматического приобретения знаний, основанных на формальном анализе понятий — разделе теории решеток, ориентированном на приложения в области анализа данных и представления знаний. На прошлой неделе в Высшей школе экономики прошла международная конференция, посвященная решеткам понятий и их приложениям. Конференция организована департаментом анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных наук, многие сотрудники которого ведут исследования в этой области.

Формальный анализ понятий располагает методами построения иерархий объектов на основе общих признаков в их описаниях. Иерархические структуры, полученные таким образом, с математической точки зрения являются решетками, узлы которых интерпретируются как понятия соответствующей предметной области. Понятие характеризуется объемом — множеством объектов, подпадающих под понятие, и содержанием — множеством признаков, которыми должен обладать каждый экземпляр понятия.

Главным средством полуавтоматического приобретения знаний в формальном анализе понятий является так называемое «исследование признаков» (attribute exploration). Основная идея метода состоит в последовательном анализе зависимостей, наблюдаемых в описании объектов изучаемой предметной области, и устранении из описания ложных с точки зрения эксперта зависимостей. Задача метода — построить импликативную теорию и репрезентативное множество объектов предметной области. Импликативная теория — это множество импликаций вида «если объект обладает всеми признаками из множества A, то он обладает и всеми признаками из множества B», которые, как считается, справедливы для всех объектов предметной области. Для такого множества существует каноническое минимальное представление — базис импликаций, из которого логически следуют все прочие импликации. Репрезентативное множество объектов должно удовлетворять всем импликациям базиса и содержать контрпример для каждой ложной импликации. В таком случае решетка понятий предметной области будет изоморфна решетке понятий, построенной по этому относительно небольшому множеству объектов.

Процесс исследования признаков интерактивен: алгоритм предлагает эксперту импликации, каждую из которых эксперт подтверждает или опровергает, предоставляя контрпример. Исследование признаков устроено максимально эффективно в том смысле, что предлагает пользователю минимально возможное число импликаций без содержательных потерь в результате.

Книга Conceptual Exploration содержит введение в формальный анализ понятий и подробное описание метода исследования признаков и различных его модификаций.