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

Адрес: 125319, г. Москва, 
Кочновский проезд, д. 3 (станция метро "Аэропорт").

Телефон: +7 (495) 772-95-90 *12332

Email: computerscience@hse.ru

 

Руководство

Декан Аржанцев Иван Владимирович

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
12 июня – 14 июня
submission: 1 May 2019 
17 июня – 22 июня
Ранняя регистрация: до 15 апреля Закрытие регистрации: 15 мая 
1 июля – 10 июля
Прием заявок — до 21 апреля 
26 августа – 6 сентября
Регистрация – до 12 мая 
26 августа – 30 августа
Registration and Poster Submission deadline — May 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

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
Unconstrained and Curvature-Constrained Shortest-Path Distances and Their Approximation

Arias-Castro E., Le Gouic T.

Discrete and Computational Geometry. 2019. P. 1-28.

Статья
Relations between counting functions on free groups and free monoids

Hartnick T., Talambutsa Alexey.

Groups, Geometry, and Dynamics. 2018. Vol. 12. No. 4. P. 1485-1521.

Статья
Reduced vs. standard dose native E. coli-asparaginase therapy in childhood acute lymphoblastic leukemia: long-term results of the randomized trial Moscow–Berlin 2002

Karachunskiy A., Tallen G., Roumiantseva J. et al.

Journal of Cancer Research and Clinical Oncology. 2019.

Статья
Branching rules related to spherical actions on flag varieties
В печати

Roman Avdeev, Petukhov A.

Algebras and Representation Theory. 2019.

Статья
Minimax theorems for American options without time-consistency

Belomestny D., Kraetschmer V., Hübner T. et al.

Finance and Stochastics. 2019. Vol. 23. P. 209-238.

Статья
Separable discrete functions: Recognition and sufficient conditions

Boros E., Cepek O., Gurvich V.

Discrete Mathematics. 2019. Vol. 342. No. 5. P. 1275-1292.

iPavlov, детектор дорожного светофора и анализ тональности текстов — итоги первого выпуска программы профессиональной переподготовки

В начале декабря состоялась первая защита дипломов программы профессиональной переподготовки "Современный анализ данных, глубокое обучение и приложения". За год слушатели прошли путь от изучения математики и программирования до работы с нейронными сетями, компьютерным зрением и анализом текстов. Мы спросили выпускников программы о том, почему они решили изучать данную область, что узнали за время обучения, какие итоговые проекты выбрали и чем собираются заниматься в будущем.

Евгений Головенков. В 2010 году окончил магистратуру Юго-Западного государственного университета  по направлению “Информатика и вычислительная техника”. Тема выпускной работы: “Нейросетевой метод объединения эмбеддингов слов и предложений в задаче контекстно-зависимого ранжирования ответов чат-бота”.

О возможности получить дополнительное образование по анализу данных в Высшей школе экономики я узнал от своего коллеги Вячеслава Дуброва. Он преподавал здесь краткосрочную программу повышения квалификации (ранее - Машинное обучение и продвинутые методы машинного обучения). Подумав, я решил поступить на годовой курс, начать обучение с базовых понятий и продвинуться к более сложным. Обучение дало мне понимание большого спектра технологий машинного обучения. Материал и знания, полученные на курсе, позволили влиться в комьюнити, начать участвовать в соревнованиях, семинарах и конференциях.  Так, за пару месяцев до окончания программы, я принял участие в двух летних школах: в Летней школе машинного обучения  и Conversational Intelligence Summer School. В августе после прохождения стажировки я устроился на позицию младшего исследователя в проект iPavlov, где занялся разработкой ранжирующих моделей ответов чат-ботов. С этой тематикой и была связана моя выпускная работа.

Виталий Белов. В 2010 году окончил Московский технический университет имени Н.Э. Баумана по специальности “Приборы системы ориентации, стабилизации и навигации”. Тема выпускной работы: “Детектор и трекер состояния дорожного светофора”.

Проработав несколько лет в IT, решил, что необходимо получить дополнительное образование в этой области.  Темой машинного обучения я заинтересовался около 3-х лет назад. В течение этого времени прошел курс «Machine learning» на Coursera от Andrew Ng и несколько курсов по Python. Но все равно было желание получить системное образование в данной области, и я решил поступить на программу профессиональной переподготовки «Современный анализ данных, глубокое обучение и приложения». Значительная часть курса была посвящена области глубокого обучения и компьютерного зрения.  Данное направление находит применение в таких интересных задачах, как автомобильные автопилоты, детектирование объектов на видео, распознавание жестов и так далее.

Мне интересна данная область, поэтому решил выбрать тему для защиты, связанную с ней. Я обучил модель локализовывать светофор на видео и классифицировать его состояние в реальном времени. В процессе учебы была практика участия в различных Kaggle соревнованиях под руководством преподавателей. Теперь я планирую продолжать участвовать в различных соревнованиях по машинному обучению, посещать профильные мероприятия и применять полученные знания в работе.


Татьяна Санникова. В 2012 году окончила магистратуру Высшей школы экономики по направлению “Экономика”. Тема выпускной работы: “Глубинное обучение для анализа тональности текстов”.

Раньше я уже занималась анализом данных, но инструменты были сравнительно примитивными. Например, нужно было для прогнозирования построить регрессию на данных (я работала с динамическими панелями). Признаки практически подбирались вручную, так сказать, из здравого смысла, по данным, которые были доступны. Можно было экспериментировать с различными вариациями признаков, использовать нелинейность как для признаков (их комбинации в виде произведения, квадратов и логарифмов), так и для самой целевой функции. Необходимо было при каждой комбинации проверять коэффициенты признаков на значимость, и, конечно, проблема, с которой постоянно сталкивается любой исследователь анализа данных, это “переобучение” модели. За время обучения я узнала о современных инструментах анализа, как изящно и просто можно бороться с этими трудностями, сейчас руки исследователя свободнее и сильнее. Этот курс помог мне усовершенствовать инструмент, позволяющий проще, быстрее и, главное, точнее решать поставленные задачи. В качестве заключительного проекта предпочтение было отдано обработке текстовых данных с помощью машинного обучения и нейронных сетей. Хотя оба крупных модуля, обработка текстов и компьютерное зрение, показались мне интересными, но в итоге выбор был сделан на более (для меня) сложное направление, для более глубокого изучения этой области. Задача, которая стояла передо мной (анализ тональности отзывов), может быть использована в маркетинговых и социальных исследованиях, результаты похожих задач могут пригодиться в экономической и политической сферах. Для меня цель курса была узнать и освоить новые возможности обработки данных, а итоговая дипломная работа — это применение полученных за год знаний и навыков. И эти возможности и, конечно, современная доступность данных открывают огромный диапазон для новых интересных задач.


 22 января начнет занятия уже четвертая группа программы профессиональной переподготовки. Узнать подробности и подать заявку на обучения можно на сайте Центра непрерывного образования.