• 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
100/90/10
100 бюджетных мест
90 платных мест
10 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
80/100/10
80 бюджетных мест
100 платных мест
10 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Анализ данных в биологии и медицине

2 года
Очная форма обучения
20/5/5
20 бюджетных мест
5 платных мест
5 платных мест 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
40/10/5
40 бюджетных мест
10 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Системная и программная инженерия

2 года
Очная форма обучения
20/10/10
20 бюджетных мест
10 платных мест
10 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Системное программирование

2 года
Очная форма обучения
20/5/5
20 бюджетных мест
5 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
30 платных мест
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Статья
Bias-Corrected Estimation in Continuous Sampling Plans
В печати

Decrouez G. G., Robinson A.

Risk Analysis: An International Journal. 2017.

Статья
Regularized Newton methods for minimizing functions with Hölder continuous Hessians

Nesterov Y., Grapiglia G.

2017 SIAM Journal on Optimization. 2017.

Глава в книге
Resource Equivalences in Petri Nets

Lomazova I. A.

In bk.: Application and Theory of Petri Nets and Concurrency. 38th International Conference, PETRI NETS 2017, Zaragoza, Spain, June 25–30, 2017, Proceedings. Vol. 10258: Lecture Notes in Computer Science. Switzerland: Springer International Publishing AG, 2017. P. 19-34.

Статья
Some Properties of Antistochastic Strings

Milovanov A.

Theory of Computing Systems. 2017. P. 1-15.

Статья
The Euler binary partition function and subdivision schemes

Protasov V. Y.

Mathematics of Computation. 2017. No. 86. P. 1499-1524.

В Вороново состоялся второй выездной семинар по машинному обучению

С 19 по 21 мая в учебном центре «Вороново» прошел второй выездной семинар факультета компьютерных наук по машинному обучению. Участие в нём приняли 16 научных сотрудников и преподавателей факультета.

Машинное обучение — одно из ключевых направлений исследований на ФКН, которое развивается многими сотрудниками и научными группами. В прошлом году, чтобы улучшить взаимодействие между командами, факультетом впервые был проведен выездной семинар по машинному обучению. Формат оказался удачным, и было решено сделать подобные выезды регулярными.

В приветственном слове заместитель руководителя департамента больших данных и информационного поиска (БДИП) Евгений Соколов рассказал о достижениях подразделения в области исследований и образовательных программ за последний год, а затем сделал доклад об отличиях между машинным обучением с точки зрения теории и с точки зрения практических применений.



Руководитель департамента БДИП Владимир Подольский рассказал о пороговых схемах и пороговых функциях, а также представил онлайн-специализацию «Introduction to Discrete Math for Computer Science», которая будет запущена осенью этого года на платформе Курсера. Заведующий лабораторий глубинного обучения и байесовских методов профессор-исследователь Дмитрий Ветров прочитал лекцию о применении вариационных байесовских методов в задачах регуляризации глубинных нейронных сетей. Свои доклады прочитали также:

  •  Андрей Зимовнов — о применении нейронных сетей в диалоговых системах;
  • Екатерина Черняк — об извлечении социальных сетей из художественной литературы;
  • Алексей Артёмов — о задачах обнаружения разладки;
  • Татьяна Махалова — о применении анализа формальных понятий в задаче оценки вероятности переобучения;
  • Алексей Умнов — о повышении разрешения изображений с помощью машинного обучения;
  • Екатерина Лобачёва — о применении машинного обучения в анализе вредоносного кода;
  • Евгений Бурнаев — о машинном обучении в индустриальной аналитике;
  • Кирилл Струминский — о вариационных автокодировщиках;
  • Арсений Ашуха — о вариационном дропауте и разреживании глубинных нейросетей;
  • Надежда Чиркова — о байесовской регуляризации рекуррентных нейронных сетей;
  • Даниил Яшков — о поиске аномалий в полётных данных. 




Активное участие в работе семинара приняли студенты факультета — все они выступили на постерных сессиях с рассказом о своих проектах, курсовых или дипломных работах. Из 14 участвовавших студентов более половины обучаются на специализации «
Машинное обучение и приложения».


Артём Гадецкий:

После рассказов о конференции NIPS, на которой побывали некоторые сотрудники факультета зимой, захотелось испытать этот научный дух самому. В апреле мы узнали, что уже во второй раз будет проводится выездной научный семинар по машинному обучению, на котором преподаватели и сотрудники рассказывают о своей научной работе, либо об интересных историях из своей работы в индустрии, а студенты могут представить свои результаты в формате постерного доклада. Всем понравилась такая идея и мы принялись делать постеры. Атмосфера на самом семинаре была отличная. Это, конечно, пока не ведущая конференция, но начало для чего-то большего мы положили. Мы видим, что всё больше и больше людей начинает интересоваться горячими темами вроде больших данных и глубинного обучения, поэтому проведение таких мероприятий обязательно, так как нужно показывать, что наука — это круто!

 

Полина Кириченко:

Было очень здорово в неформальной обстановке пообщаться со студентами и преподавателями, послушать доклады, обсудить научные работы и просто хорошо провести время в прекрасной компании. Хоть мы и были оторваны от учебы в самый разгар дедлайнов, время прошло с пользой: мы узнали много интересного про применение машинного обучения на практике, текущие исследования научных сотрудников ФКН, а также получили советы на постерной сессии касательно наших курсовых работ в области машинного обучения.  Будет отлично, если такие выезды станут традицией ФКН!

 

Михаль Розенвальд:

Находиться в среде профессионалов, которые не только горят своим делом, добились успеха, но и готовы делиться своим опытом и знаниями, стоит очень много. Это мотивирует, заряжает и укрепляет желание развиваться, учиться и заниматься сложными, интересными задачами. Мне кажется, в этом заключается фундамент факультета компьютерных наук. Актуальность знаний и подходов к обучению соответствуют лучшим мировым практикам. А выездной семинар в Вороново по машинному обучению является тому прекрасной иллюстрацией. Посещение интересных лекций от ведущих специалистов в машинном обучении (они же и есть наши преподаватели!), представление и обсуждение научных работ студентов в формате постерных сессий (как это и делается на топовых мировых конференциях) — это ценный опыт для молодых специалистов. И, конечно, нельзя не поделиться значимостью неформальной части семинара. Общаться на профессиональные темы, обсуждать свои научные работы, решать вместе сложные проблемы, а также гулять на свежем воздухе и играть в настолки — это и есть наиприятнейшее сочетание. За что и хочется сказать большое спасибо!