• 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 учебно-методической работе — Самоненко Илья Юрьевич

 

Заместитель декана по развитию и административно-финансовой работе — Плисецкая Ирина Александровна

Мероприятия
22 февраля – 23 февраля
Регистрация открыта 
21 марта – 23 марта
Прием статей до 15 января 2019 
12 июня – 14 июня
submission: Friday, 01 February 2019, notification: Friday, 15 February 2019 
26 августа – 30 августа
Registration and Poster Submission deadline — April 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

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
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
Ontology-Mediated Queries: Combined Complexity and Succinctness of Rewritings via Circuit Complexity

Bienvenu M., Kikot S., Kontchakov R. et al.

Journal of the ACM. 2018. Vol. 65. No. 5. P. 28:1-28:51.

Статья
Randomized Block Cubic Newton Method
В печати

Doikov Nikita, Richtarik P.

Proceedings of Machine Learning Research. 2018. No. 80. P. 1290-1298.

Статья
Particle-identification techniques and performance at LHCb in Run 2
В печати

Hushchyn M., Chekalina V.

Nuclear Instruments and Methods in Physics Research, Section A: Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment. 2018. P. 1-2.

Статья
Observational evidence in favor of scale free evolution of sunspot groups

Shapoval A., Le Mouël J., Shnirman M. et al.

Astronomy and Astrophysics. 2018. Vol. 618. P. A183-1-A183-13.

Высшая школа экономики открывает совместную с Samsung Research лабораторию

Высшая школа экономики открывает совместную с Samsung Research лабораторию

Samsung-HSE Laboratory будет разрабатывать механизмы байесовского вывода в современных нейронных сетях, что позволит решить ряд проблем в глубинном обучении. Команду лаборатории составят сотрудники исследовательской группы байесовских методов факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ — одной из сильнейших научных групп России в области машинного обучения и байесовского вывода. Возглавит ее профессор ВШЭ Дмитрий Ветров.

Сотрудничество Центра глубинного обучения и байесовских методов (ранее — Международная лаборатория глубинного обучения и байесовских методов) с компанией Samsung началось год назад с проекта по разработке специального метода обучения глубинных нейронных сетей, основанного на байесовском подходе. Открывающаяся совместная лаборатория НИУ ВШЭ и Samsung станет частью этого центра.

Нейронные сети и байесовские модели — две популярные парадигмы в области машинного обучения. Первые совершили настоящую революцию в области обработки больших объемов данных, дав начало новому направлению, получившему название глубинное обучение. Вторые традиционно применялись для обработки малых данных. Новый математический аппарат, разработанный в 2010 годы, позволяет конструировать масштабируемые байесовские модели. Это дает возможность применить механизмы байесовского вывода в современных нейронных сетях.

Даже первые попытки построения гибридных нейробайесовских моделей приводят к неожиданным и интересным результатам. Например, благодаря использованию байесовского вывода в нейронных сетях удается сжать сеть приблизительно в 100 раз без потери точности ее работы. С другой стороны, в самой процедуре приближенного байесовского вывода можно также использовать нейронную сеть, чтобы приблизиться к точному апостериорному распределению. Таким образом получается взаимное проникновение двух технологий.

Нейробайесовский подход потенциально может решить ряд открытых проблем в глубинном обучении: возможность катастрофического переобучения на шумы в данных, самоуверенность нейронной сети даже в ошибочных предсказаниях, неинтерпретируемость процесса принятия решения, уязвимость к враждебным атакам (adversarial attacks). Все эти проблемы осознаются научным сообществом, над их решением работают многие коллективы по всей планете, но готовых ответов пока нет.

«Samsung Electronics — один из мировых технологических лидеров. В своих разработках мы используем много моделей глубинного обучения. Но для того чтобы не отставать от конкурентов, недостаточно просто использовать готовые модели. Нужно создавать и новые технологии машинного обучения. Это тем более важно, что область глубинного обучения еще не «устоялась» и каждый год появляются все новые модели, а уже существующие быстро устаревают, — поясняет доктор Гынбэ Ли, руководитель AI Center, недавно созданного подразделения Samsung Research. — Все это означает, что человечество пока не нащупало оптимального решения для обработки больших объемов данных. Поэтому сотрудничество с ведущими научными группами в области машинного обучения и искусственного интеллекта в университетах по всему миру позволяет «держать руку на пульсе» и отслеживать самые последние достижения в области, а также получать эксклюзивный доступ к технологиям, созданным в лабораториях-партнерах».

«Решение корпорации Samsung выбрать нашу группу в качестве ключевого партнера в России, дав нам возможности сосредоточиться исключительно на фундаментальных исследованиях, — это знак признания наших научных достижений и одновременно кредит доверия, который мы постараемся полностью оправдать, — говорит руководитель совместной лаборатории и глава исследовательской группы байесовских методов ВШЭ Дмитрий Ветров. — Обычно крупные компании стараются использовать ученых для решения прикладных задач. Я рад, что наши корейские коллеги понимают всю важность исследований по разработке новых технологий, а не решения конкретных задач. Наша лаборатория будет заниматься именно созданием новых технологий, то есть самым интересным с точки зрения ученого. Наши цели полностью совпадают с пожеланиями наших партнеров, что служит залогом успешного и длительного сотрудничества».

В прошлом году Samsung создал в Корее новое подразделение — AI Center, специализирущееся на разработках в области искусственного интеллекта. В дополнение к созданию совместной лаборатории с ВШЭ в планах AI Center в этом году — открытие глобальной сети филиалов на базе исследовательских лабораторий в России, Канаде и Великобритании, что позволит усилить компетенции компании в искусственном интеллекте.

Помимо научных проектов, совместная лаборатория НИУ ВШЭ — Samsung будет активно участвовать в образовательном процессе. К работе в ней будут привлекаться и студенты, и аспиранты факультета компьютерных наук. В августе 2018 года при поддержке компании Samsung пройдет вторая летняя школа по нейробайесовским методам. На этот раз она будет проводиться на английском языке и в ней примут участие несколько ведущих ученых (Макс Веллинг, Руслан Салахутдинов). Набор на летнюю школу еще открыт.