• 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
Мероприятия
3 апреля – 16 апреля
27 апреля – 28 апреля
Образовательные программы
Бакалаврская программа

Компьютерные науки и анализ данных

4 года
Очная форма обучения
75/5
75 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
125/60/30
125 бюджетных мест
60 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
90/12
90 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
120/80/30
120 бюджетных мест
80 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
25/5/1
25 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
63/27
63 платных мест
27 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Математика машинного обучения

2 года
Очная форма обучения
15/5/1
15 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
ENG
Обучение ведётся на английском языке
Магистерская программа

Машинное обучение и высоконагруженные системы

2 года
Очная форма обучения
28/2
28 платных мест
2 платных места для иностранцев
RUS
Обучение ведётся на русском языке
Магистерская программа

Науки о данных

2 года
Очная форма обучения
65/15/20
65 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
25/5/10
25 бюджетных мест
5 платных мест
10 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

Финансовые технологии и анализ данных

2 года
Очная форма обучения
50/1
50 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
Глава в книге
Black-Box Optimization with Local Generative Surrogates

Belavin V., Ustyuzhanin A., Широбоков С. К. et al.

In bk.: Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020). Curran Associates, Inc., 2020. P. 14650-14662.

Статья
The multiplicative-additive Lambek calculus with subexponential and bracket modalities

Kanovich M., Kuznetsov S., Scedrov A.

Journal of Logic, Language and Information. 2021. Vol. 30. No. 1. P. 31-88.

НИУ ВШЭ стал ассоциированным членом коллаборации LHCb в ЦЕРН

Maximilien Brice/CERN

Maximilien Brice/CERN

Высшая школа экономики вошла в коллаборацию LHCb на Большом адронном коллайдере в Европейском центре ядерных исследований. Группа НИУ ВШЭ будет состоять из сотрудников научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных (LAMBDA). Это позволит исследователям ВШЭ получить полный доступ к данным коллаборации и участвовать в различных проектах.

«С точки зрения мирового научного сообщества, участие в экспериментах ЦЕРН — своеобразный знак качества для университета, — говорит Денис Деркач, старший научный сотрудник научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных НИУ ВШЭ (LAMBDA), — Это подразумевает высочайший научный уровень исследований. Если посмотреть топ-100 университетов мира, например, по рейтингу QS, то 90% входящих в него окажутся участниками экспериментов в ЦЕРН».

Сотрудники факультета компьютерных наук взаимодействуют с коллаборацией LHCb уже более двух лет. Ранее возможность работать с данными, полученными на эксперименте, предоставляла Школа анализа данных Яндекса (которая является участников коллаборации с 2015 года). Сейчас группа НИУ ВШЭ планирует дальнейшее развитие таких проектов, как идентификация частиц, оптимизация калориметра LHCb совместно с Яндексом и другим участникам коллаборации.

«Члены нашей команды уже зарекомендовали себя реальными достижениями. Достаточно сказать, что высокоуровневый отбор данных, набираемых в эксперименте, в большой мере базируется на алгоритме, разработанном нашей командой», — рассказывает Фёдор Ратников, старший научный сотрудник научно-учебной лаборатории методов анализа больших данных НИУ ВШЭ (LAMBDA).

Вступая в коллаборацию, группа берет на себя определенные обязательства и как участник коллаборации будет проходить регулярные проверки,во время которых оценивается активность группы и её общий вклад в эксперимент.

В будущем исследователи НИУ ВШЭ как ассоциированные участники коллаборации LHCb совместно с их коллегами из Школы анализа данных  планируют продолжить использовать методы машинного обучения в физике высоких энергий.

«Мы видим большой потенциал для развития машинного обучения в физике высоких энергий, — подчеркивает Андрей Устюжанин, заведующийнаучно-учебной лабораторией методов анализа больших данныхНИУ ВШЭ (LAMBDA). — В то же время, задачи, которые появляются в физике, являются толчком для появления новых подходов в машинном обучении, которые можно применить и к другим областям. Например, у нас идёт проект разработки алгоритма для поиска аномалий в системах хранения данных, где мы применили подходы, которые были использованы при работе с данными Большого адронного коллайдера».

Эксперимент LHCb проводится для исследования асимметрии материи и антиматерии (нарушение CP-инвариантности) во Вселенной, в частности в взаимодействиях b-кварков  («прелестных» кварков). Поэтому в названии эксперимента присутствует буква «b», полностью аббревиатура расшифровывается как «Large Hadron Collider beauty experiment». Несмотря на отсутствие b-кварков в современной Вселенной, эти кварки были распространены вскоре после Большого взрыва. «b» и «анти-b» кварки очень неустойчивы и быстро распадаются на ряд других частиц. Физики полагают, что, исследуя разность в распадах «b» и «анти-b» кварков, можно понять природу антиматерии.