Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11
Телефон: +7 (495) 531-00-00 *27254
Email: computerscience@hse.ru
Факультет готовит разработчиков и исследователей. Программа обучения сформирована с учётом опыта ведущих американских и европейских университетов, таких как Stanford University (США) и EPFL (Швейцария), а также Школы анализа данных — одной из самых сильных магистратур в области computer science в России. Широкий список курсов по выбору и значительная доля программы, выделенная под них, позволит каждому студенту сформировать свою собственную образовательную траекторию. В основе обучения — практика и проектная работа.
Kashin B. S., Kosov E., Limonova I. V. et al.
Journal of Complexity. 2022. Vol. 71.
Kleeva D., Soghoyan G., Komoltsev I. et al.
Journal of Neural Engineering. 2022. Vol. 19. No. 3.
Nesterov R., Bernardinello L., Lomazova I. A. et al.
Software and Systems Modeling. 2022.
Kolpakov A., Talambutsa A.
Proceedings of the American Mathematical Society. 2022. Vol. 150. No. 6. P. 2301-2307.
In bk.: ESEC/FSE 2021: Proceedings of the 29th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering. Association for Computing Machinery (ACM), 2021. P. 703-715.
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.