• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Адрес: 125319, г. Москва, 
Кочновский проезд, д. 3 (станция метро "Аэропорт").

Телефон: +7 (495) 772-95-90 *12332

Email: computerscience@hse.ru

 

Руководство

Декан Аржанцев Иван Владимирович

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
12 июня – 14 июня
submission: 1 May 2019 
17 июня – 22 июня
Ранняя регистрация: до 15 апреля Закрытие регистрации: 15 мая 
1 июля – 10 июля
Прием заявок — до 21 апреля 
26 августа – 6 сентября
Регистрация – до 12 мая 
26 августа – 30 августа
Registration and Poster Submission deadline — May 1, 2019 
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
110/80/15
110 бюджетных мест
80 платных мест
15 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
70/12
70 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
80/70/15
80 бюджетных мест
70 платных мест
15 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Анализ данных в биологии и медицине

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

Науки о данных

2 года
Очная форма обучения
55/15/6
55 бюджетных мест
15 платных мест
6 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Системная и программная инженерия

2 года
Очная форма обучения
25/5/8
25 бюджетных мест
5 платных мест
8 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
20/5/4
20 бюджетных мест
5 платных мест
4 платных места для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
35/3
35 платных мест
3 платных места для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Статья
Branching rules related to spherical actions on flag varieties
В печати

Roman Avdeev, Petukhov A.

Algebras and Representation Theory. 2019.

Статья
Minimax theorems for American options without time-consistency

Belomestny D., Kraetschmer V., Hübner T. et al.

Finance and Stochastics. 2019. Vol. 23. P. 209-238.

Статья
Separable discrete functions: Recognition and sufficient conditions

Boros E., Cepek O., Gurvich V.

Discrete Mathematics. 2019. Vol. 342. No. 5. P. 1275-1292.

Статья
Cherenkov detectors fast simulation using neural networks

Kazeev N., Derkach D., Ratnikov F. et al.

Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 2019.

Глава в книге
Averaging Weights Leads to Wider Optima and Better Generalization

Izmailov P., Garipov T., Подоприхин Д. А. et al.

In bk.: Proceedings of the international conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2018). 2018. P. 876-885.

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.