• 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/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
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/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
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/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
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
Глава в книге
Learning to Route in Similarity Graphs

Baranchuk D., Persiyanov D., Sinitsin A. et al.

In bk.: International Conference on Machine Learning (ICML 2019). PMLR, 2019. P. 475-484.

Статья
Spherical and geodesic growth rates of right-angled Coxeter and Artin groups are Perron numbers

Talambutsa A., Kolpakov A.

Discrete Mathematics. 2020. Vol. 343. No. 3.

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.

Глава в книге
Multi-Agent Pathfinding with Continuous Time

Andreychuk A., Yakovlev K., Atzmon D. et al.

In bk.: Proceedings of the 28th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2019). International Joint Conferences on Artificial Intelligence, 2019. P. 39-45.

На Coursera к запуску готовы несколько новых курсов преподавателей Вышки

На Coursera к запуску готовы несколько новых курсов преподавателей Вышки

© Коллекция Signature/ iStock© Коллекция Signature/ iStock

В конце марта-апреле Высшая школа экономики разместит на международной платформе онлайн образования Coursera пять новых курсов — по межкультурной коммуникации, машинному обучению, компьютерному зрению, семантике и стохастике.

Особенности преподавания в многоязычной аудитории

29 марта начался англоязычный курс «Introduction to Multilingual and Multicultural Education», посвященный языковому многообразию, мультикультурализму и проблемам, с которыми в связи с этим сталкивается система образования. Последние десятилетия процессы глобализации заметно влияют не только на экономическую и политическую, но и на социокультурную и образовательную сферы. Рост миграционных потоков заставляет принимающие страны задумываться, каким образом обеспечить возможность равного по качеству образования и носителям языка, и тем, кто только начинает говорить на нем.

Кроме того, в нашей обычной жизни почти каждый уже с детства сталкивается с необходимостью учить так называемые международные языки — например, английский, без знания которого в будущем непросто найти хорошую работу. Как и в каком возрасте дети должны начинать учить иностранные языки? Правда ли, что дети-билингвы и мультилингвы учатся лучше, чем их сверстники, которые говорят только на родном языке? С какими трудностями сталкиваются ученики и преподаватели в многоязычной аудитории?

На эти и многие другие вопросы ответит преподаватель курса, доцент Школы филологии НИУ ВШЭ Денис Зубалов. На курсе вы научитесь анализировать новейшие педагогические практики, необходимые для работы с мультикультурной и многоязычной аудиторией, узнаете о том, какие образовательные программы могут оказаться более эффективными в этих условиях, получите важные навыки работы с представителями языковых меньшинств. Курс длится восемь недель, на обучение вы будете тратить в среднем от четырех до шести часов в неделю.

Если вы не успели присоединиться к обучению в день старта курса, записаться можно до 3 апреля.

Машинное обучение и искусственный интеллект

Если вы интересуетесь темой машинного обучения, мы советуем записаться на новый курс факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ «Practical Reinforcement Learning».  Reinforcement learning («обучение с подкреплением») — способ машинного обучения, который сегодня является одной из наиболее активно развивающихся областей, связанной с исследованиями в области искусственного интеллекта. На курсе вы изучите базовые алгоритмы reinforcement learning, начиная с основы основ — динамического программирования, а также табличные методы, пригодные для разработки агентов в средах с небольшим количеством состояний и действий. Кроме того, вы разберете алгоритмы, использующие аппроксимации функций ценности и масштабируемые на среды с комбинаторно большим пространством состояний.

Преподаватели курса, сотрудники факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ Павел Швечиков и Александр Панин познакомят вас с известной дилеммой о балансе между использованием существующих ограниченных знаний агента и исследованием среды для пополнения этих знаний и расскажут о нескольких практических способах, как сделать обучение агентов более стабильным и надежным. 

Ориентировочная дата начала курса — 12 апреля, обучение проходит на английском языке.

Мир глазами машины: что такое компьютерное зрение

Возможность видеть и распознавать объекты — естественная для человека способность — теперь доступна и машинам. Технология распознавания лиц, дополненная реальность, беспилотные автомобили, жестовое управление различными приборами, анализ медицинских снимков и диагностика — все это стало возможным благодаря компьютерному зрению, разделу науки об искусственном интеллекте, о технологии создания систем, способных извлекать содержательную информацию из изображений. Развитие этого направления оказывает огромное влияние на робототехнику, медицину, транспорт, кино и многие другие отрасли.

Цель нового онлайн-курса «Deep Learning in Computer Vision» — познакомить вас с компьютерным зрением от самых основ, постепенно переходя к современным моделям глубокого обучения. Преподаватели курса, доцент Департамента больших данных и информационного поиска ФКН НИУ ВШЭ Антон Конушин, и доцент Базовой кафедры Яндекса ФКН НИУ ВШЭ Алексей Артемов познакомят вас с технологиями распознавания и классификации изображений и видео, распознавания действий человека, а также обработки, редактирования и создания нового изображения, с различными методами поиска и обнаружения объектов. Язык курса — английский, обучение длится пять недель.

Ориентировочно начало цикла лекций назначено на 16 апреля, следите за информацией на странице курса.

Что вы говорите? Что значат наши слова 

Если вам интересно, в чем истинный смысл того, что мы произносим, и хочется узнать, как строятся взаимосвязи между буквами, словами, фразами и явлениями окружающего мира, запишитесь на курс «Семантика (Московская семантическая школа и близкие теории)» профессора Школы лингвистики НИУ ВШЭ Валентины Апресян.

Цель нового онлайн-курса — доступно и интересно рассказать о задачах и методах современной семантики, показать сферы практического применения семантических знаний (например, при составлении словарей или при интерпретации художественных текстов), дать представление о методах и инструментах семантического анализа (в частности, языковых корпусах).

Вместе с Валентиной Апресян вы найдете ответы на многие любопытные вопросы о словах и языке. Как происходит развитие многозначности у слов? Почему «покупать» и «продавать» не синонимы? Почему не всякого неженатого мужчину можно назвать холостяком? Как знание синтаксической семантики помогает нам при анализе стихов? Как семантические знания помогают нам понимать анекдоты? Почему нас смешат рассказы Михаила Зощенко и Даниила Хармса? Как устроена метафора у Владимира Маяковского? В ходе курса вы получите ответы на все эти вопросы, а также приобретете практические навыки анализа значений языковых единиц, их взаимодействия в высказывании, семантических отношений между разными единицами языка.

Курс будет интересен школьникам старших классов, студентам бакалавриата и магистратуры разных специальностей (в первую очередь — лингвистам, филологам, журналистам), а также всем, кто хочет разобраться в законах развития родного языка. Обучение будет проходить на русском языке, продолжительность курса — шесть недель. На выполнение заданий вам потребуется тратить около трех часов в неделю.

Ориентировочная дата старта — 16 апреля, следите за информацией на странице курса.

Основа финансовой математики и других вероятностных дисциплин

В апреле стартует новый онлайн-курс доцента Департамента статистики и анализа данных факультета экономических наук НИУ ВШЭ Владимира Панова «Stochastic processes». Цикл лекций будет полезен всем, кто хочет получить навыки анализа стохастических динамических систем и научиться их применять в экономике, менеджменте, технике и других областях.

Вы познакомитесь с главными понятиями теории случайных процессов, изучите основные методы описания и анализа сложных стохастических моделей. В ходе практических занятий вы изучите самые важные типы стохастических процессов (пуассоновский, марковский, гауссовский, винеровский и другие), научитесь определять и применять наиболее подходящие процессы моделирования в различных ситуациях, возникающих в экономической, технической и других сферах, познакомитесь с такими понятиями, как эргодичность, стационарность, стохастическое интегрирование и разберетесь в принципах их применения в контексте финансовой математики.

Онлайн-курс «Stochastic processes» дает полезную теоретическую и практическую основу, которая пригодится вам при изучении таких вероятностных дисциплин, как стохастическая финансовая математика, стохастическое моделирование, теория скачкообразных процессов. Чтобы успешно выполнять задания, вам потребуется знание основ теории вероятности. Также вам будет проще учиться, если вы знакомы с основами математической статистики, но это необязательное требование. Продолжительность курса — 8 недель, обучение проходит на английском языке.

Ориентировочная дата старта — 16 апреля, следите за обновлением информации на странице курса.

Все курсы, которые Вышка размещает на Coursera, регулярно перезапускаются. Следить за анонсами лекций вы можете на страницах Дирекции по онлайн-обучению в Facebook и ВКонтакте.