• 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

Мероприятия
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.

Сотрудники факультета выступили c докладом на ICML 2017

С 6 по 11 августа в Сиднее (Австралия) прошла Международная конференция по машинному обучению ICML 2017. Эта конференция, имеющая ранг А* по рейтингу CORE, является одной из двух ведущих мировых конференций в области машинного обучения. Мероприятие проводится ежегодно, начиная с 2000 года. В этом году его посетило более 1000 участников из разных стран мира.

Конференция была посвящена наиболее перспективным направлениями исследований в области машинного обучения: глубинному обучению, вероятностным моделям обработки данных, масштабируемой оптимизации и обучению с подкреплением. На мероприятии было представлено около 500 работ.

В конференции приняли участие 7 сотрудников факультета: Арсений Ашуха, Дмитрий Ветров, Екатерина Лобачева, Дмитрий Молчанов, Кирилл Неклюдов, Евгений Соколов и Надежда Чиркова.

От России в основной сетке конференции был представлен только один доклад "Variational Dropout Sparsifies Deep Neural Networks" авторы которого — сотрудники международной лаборатории глубинного обучения и байесовских методов Дмитрий Молчанов, Арсений Ашуха и Дмитрий Ветров. Работа посвящена применению байесовских методов для прореживания и регуляризации нейронных сетей. Еще до конференции она вызвала интерес у ряда ученых. Дмитрий Молчанов выступил с устным докладом на главном треке конференции, посвященном глубинному обучению.

Сотрудники факультета Екатерина Лобачева и Надежда Чиркова выступили на проходившем в рамках конференции воркшопе по обработке естественных языков.




Надежда Чиркова
Стажер-исследователь 
Международной лаборатории глубинного обучения
и байесовских методов
 

 

Доклады в основной трек конференции проходили параллельно в девяти потоках, поэтому послушать, к сожалению, удалось только те разделы, которыми мы занимаемся (глубинное обучение, рекуррентные нейросети, языковые модели). Впрочем, обсудить другие интересные статьи можно было на вечерних постерных сессиях. Меня очень заинтересовала секция про рекуррентные нейросети. На ней я узнала несколько новых нейросетевых архитектур, кроме того, были представлены интересные обзоры результатов в области борьбы со взрывающимися и затухающими градиентами — насущной проблемы этой области. Свою работу мы представляли на воркшопе по генерации естественного языка. В ходе обсуждения статьи у постера нам предложили несколько идей для развития подхода помимо тех направлений дальнейших исследований, которые мы уже наметили.