• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты

Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11

Телефон: +7 (495) 531-00-00 *27254

Email: computerscience@hse.ru

 

Руководство
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
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
117/80/30
117 бюджетных мест
80 платных мест
30 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
80/12
80 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
110/70/30
110 бюджетных мест
70 платных мест
30 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Анализ данных в биологии и медицине

2 года
Очная форма обучения
20/5/1
20 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Магистр по наукам о данных

2 года
Заочная
100
100 платных мест
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Науки о данных

2 года
Очная форма обучения
60/15/20
60 бюджетных мест
15 платных мест
20 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Магистерская программа

Системная и программная инженерия

2 года
Очная форма обучения
25/5/15
25 бюджетных мест
5 платных мест
15 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
15/5/2
15 бюджетных мест
5 платных мест
2 платных места для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
35/1
35 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Статья
Sparse covariance matrix estimation in high-dimensional deconvolution

Belomestny D., Trabs M., Tsybakov A.

Bernoulli: a journal of mathematical statistics and probability. 2019. Vol. 25. No. 3. P. 1901-1938.

Статья
Axiomatization of provable n-provability

Beklemishev L. D., Kolmakov E.

Journal of Symbolic Logic. 2019. Vol. Volume 84. No. Issue 2. P. 849-869.

Глава в книге
ChronosDB in Action: Manage, Process, and Visualize Big Geospatial Arrays in the Cloud

Rodriges Zalipynis R. A.

In bk.: Proceedings of the ACM SIGMOD International Conference on Management of Data. NY: ACM, 2019. P. 1985-1988.

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.

Сотрудники факультета выступили c докладом на ICML 2017

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.