• 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
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
110/100/15
110 бюджетных мест
100 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
90/12
90 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
80/120/15
80 бюджетных мест
120 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
Обучение ведётся на русском языке
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
Infinite transitivity, finite generation, and Demazure roots

Arzhantsev I., Kuyumzhiyan K., Zaidenberg M.

Advances in Mathematics. 2019. Vol. 351. P. 1-32.

Статья
Bias in False Discovery Rate Estimation in Mass-Spectrometry-Based Peptide Identification

Sulimov P., Voronkova A., Danilova Y. et al.

Journal of Proteome Research. 2019. Vol. 18. No. 5. P. 2354-2358.

Статья
Compression of recurrent neural networks for efficient language modeling

Grachev A., Ignatov D. I., Savchenko A.

Applied Soft Computing Journal. 2019. Vol. 79. P. 354-362.

Глава в книге
Numerical Pattern Mining Through Compression

Makhalova T., Kuznetsov S., Napoli A.

In bk.: 2019 Data Compression Conference Proceedings. IEEE, 2019.

Два проекта преподавателей факультета получили поддержку Научного фонда

В конце 2016 года были подведены итоги осенних конкурсов Научного фонда НИУ ВШЭ. В число победителей конкурса индивидуальных исследовательских проектов вошли проект профессора Департамента больших данных и информационного поиска Александра Шаповала “Динамика солнечных пятен на временных масштабах, протяжённостью от нескольких дней до нескольких лет” и проект старшего преподавателя Департамента программной инженерии Леонида Дворянского “Поведенческий анализ вложенных сетей Петри с помощью ловушек и сифонов (ко-ловушек)”.

В проекте Александра Шаповала проверяется справедливость гипотезы о том, что проявления солнечной активности на временных масштабах в дни-годы, не связанные с вращением Солнца, обусловлены фундаментальными характеристиками солнечного динамо. Ожидается, что такие проявления солнечной активности могут быть описаны с помощью авторегрессионной модели с модулированным шумом.

В настоящее время происходит переход от эпохи высокой к эпохе низкой солнечной активности. Несмотря на несомненные успехи в моделировании солнечного динамо, оценки уровня предстоящей солнечной активности, представленные разными исследовательскими коллективами, сильно различаются. Актуальность этих оценок связана с влиянием солнечной активности на космическую погоду и климат на Земле. В этих условиях представляет интерес объяснение аномалий в солнечных данных, пока не описываемых общей теорией, с помощью построения моделей сигнала.

Исследование Леонида Дворянского нацелено на преодоление проблемы  высокой сложности поведенческого анализа, используя структурные методы и композициональность поведенческих свойств компонент NP-сетей. Известно, что структурные методы намного эффективнее анализа, основанного на графах достижимости и покрытия. В данном исследовании планируется: обобщить основанные на ловушках и сифонах техники на NP-сети, разработать использующие предложенные техники методы анализа, а также изучить композициональность ловушек и сифонов.