• 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
Unconstrained and Curvature-Constrained Shortest-Path Distances and Their Approximation

Arias-Castro E., Le Gouic T.

Discrete and Computational Geometry. 2019. P. 1-28.

Статья
Relations between counting functions on free groups and free monoids

Hartnick T., Talambutsa Alexey.

Groups, Geometry, and Dynamics. 2018. Vol. 12. No. 4. P. 1485-1521.

Статья
Reduced vs. standard dose native E. coli-asparaginase therapy in childhood acute lymphoblastic leukemia: long-term results of the randomized trial Moscow–Berlin 2002

Karachunskiy A., Tallen G., Roumiantseva J. et al.

Journal of Cancer Research and Clinical Oncology. 2019.

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.

Машины могут видеть: международный саммит по компьютерному зрению

Машины могут видеть: международный саммит по компьютерному зрению

9 июня состоялся саммит по компьютерному зрению и глубинному обучению «Machines can see», организованный совместно компаниями  Sistema VC, Visionlabs и институтом «Стрелка». Среди организаторов и докладчиков конференции были и сотрудники факультета компьютерных наук Дмитрий Ветров и Антон Конушин

Компьютерное зрение — один из разделов науки об искусственном интеллекте, теория и технология создания систем, способных извлекать содержательную информацию из изображений. Развитие этого направления оказывает огромное влияние на робототехнику, разработку беспилотного транспорта, дополненную реальность, медицину и многие другие отрасли.

Международный саммит о компьютерном зрении Machines can see проходил в России и СНГ впервые. Выступления участников были посвящены новейшим тенденциям в области искусственного интеллекта, алгоритмам глубинного обучения, использованию нейронных сетей, проблематике распознавания объектов и динамических сцен, и их практическому применению.

Фото VisionLabs.


Участие в мероприятии приняли иностранные ученые с мировым именем: Жан Понс, профессор Стэнфорда и Массачусетского технологического института, автор учебника «Компьютерное зрение»; Сумит Чинтала, исследователь искусственного интеллекта в Facebook; Корделия Шмидт, глава исследовательской группы института INRIA Grenoble во Франции, удостоенная премии Humboldt Research Award за вклад в изучение компьютерного зрения; Алексей Эфрос, профессор в области компьютерного зрения Университета Беркли; Иржи Матас, глава исследовательского центра машинного восприятия в Чешском техническом университете в Праге, автор более чем 300 научных работ на тему распознавания и отслеживания образов.

Российские разработки в области компьютерного зрения и машинного обучения представляли: Дмитрий Ветров, ведущий исследователь Яндекса и заведующий международной лабораторией глубинного обучения и байесовсих методов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ; Константин Лахман, ведущий специалист Яндекса в области глубинного обучения и компьютерного зрения; Виктор Лемпицкий, профессор и глава исследовательской группы по компьютерному зрению в Сколковском институте науки и технологий; Александр Чигорин, руководитель исследовательских проектов VisionLabs. 

В рамках постерной сессии свои работы также представили сотрудники международной лаборатории глубинного обучения и байесовских методов Михаил ФигурновАрсений Ашуха и аспирант аспирантской школы по компьютерным наукам Анна Соколова






Дмитрий Ветров
Заведующий международной лабораторей глубинного
обучения и байесовских методов


Мероприятие получилось интересным и было хорошо принято аудиторией. Суммарно его посетило более 1000 человек, причем не все из них были специалистами по машинному обучению, а это значит, что тема становится все более интересной для широкой публики.

Лично мне было интересно послушать коллег, большинство из них — ученые с мировым именем. Например, Сумит Чинтала — главный разработчик библиотеки PyTorch, которая в феврале 2017 стала доступной и на которую сейчас переходят все ведущие научные группы мира, занимающиеся глубинным обучением.

Мой доклад был посвящен примеру успешного применения современных байесовских методов в задачах обучения и регуляризации глубинных нейронных сетей. Необходимый математический аппарат был разработан в течение 2015-17гг. Среди прочего, он позволяет устранить избыточность современных нейросетевых архитектур, отбрасывая до 99.9% весов из сети без потери качества и обобщающей способности. Доклад опирался на статью, подготовленную коллективом сотрудников международной лаборатории, недавно принятую на главную мировую конференцию по машинному обучению ICML2017, которая пройдет в августе в Сиднее.




С подробной программой мероприятия, презентациями спикеров, а также видеозаписями выступлений вы можете ознакомиться на сайте мероприятия.