• 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

Образовательные программы
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
100/80/15
100 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
50/10
50 платных мест
10 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
80/80/15
80 бюджетных мест
80 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
15/5/3
15 бюджетных мест
5 платных мест
3 платных места 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
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
20/10/12
20 бюджетных мест
10 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Системное программирование

2 года
Очная форма обучения
20/10/5
20 бюджетных мест
10 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
30/3
30 платных мест
3 платных места для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Глава в книге
Efficient Mining of Subsample-Stable Graph Patterns

Buzmakov A. V., Kuznetsov S., Napoli A.

In bk.: 2017 IEEE 17th International Conference on Data Mining (ICDM). New Orleans: IEEE, 2017. Ch. 89. P. 757-762.

Глава в книге
Spatially Adaptive Computation Time for Residual Networks

Figurnov M., Collins M. D., Zhu Y. et al.

In bk.: Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2017). Curran Associates, Inc., 2017. P. 1039-1048.

Статья
Structural Instability in Single-Crystal Rare-Earth Scandium Borates RESc3(BO3)4

Kuz’micheva G. M., Kaurova I. A., Rybakov V. B. et al.

Crystal Growth & Design. 2018. Vol. 18. No. 3. P. 1571-1580.

Факультет принял участие в хакатоне по нейронаукам

3 и 4 декабря в Московском офисе компании Яндекс прошел хакатон по нейронаукам, в организации которого приняла участие Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных факультета компьютерных наук. В мероприятие приняли участие более 200 человек, из которых 50 студенты Высшей школы экономики.

Участникам хакатона было предложено решить задачи по анализу данных, полученных  из различных нейро-интерфейсов, таких как электромиография (ЭМГ) и электроэнцефалограмма (ЭЭГ).

Данные задачи адаптированы из реальных проектов, которыми занимается группа старшего научного сотрудника Центра нейроэкономики и когнитивных исследований, профессора департамента анализа данных и искусственного интеллекта факультета компьютерных наук  Алексея Осадчего. Совместно с сотрудниками Лаборатории методов анализа больших данных (LAMBDA) Андреем Устюжаниным и Никитой Казеевым организаторы разработали и предложили участникам в течение 48 часов решить 3 задачи: онлайн-предсказание временного ряда ЭЭГ, декодирование состояния испытуемого по ЭЭГ и анализ подчерка по импульсам ЭМГ.

Для простоты понимания задач был создан репозиторий с базовыми решениями. Победитель по каждой из трех задач определялся по закрытому автоматизированному рейтингу (private leaderboard) в соответствии с метрикой задачи. Призёры хакатона получили ценные призы: умные часы Apple Watch Sport, наушники с микрофоном и  iPhone 7.

С лучшими решениями можно ознакомиться на сайте конкурса.