• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
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
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
On the prediction loss of the lasso in the partially labeled setting

Bellec P., Dalalyan A., Grappin E. et al.

Electronic journal of statistics. 2018. Vol. 12. No. 2. P. 3443-3472.

Статья
On the Structure of Ammann A2 Tilings
В печати

Durand B., Shen A., Vereshchagin N.

Discrete and Computational Geometry. 2019. P. 1-30.

Статья
Ontology–based access to temporal data with ontop: a framework proposal

Zakharyaschev M. et al.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science. 2019. Vol. 29. No. 1. P. 17-30.

Мини-курс "Introduction to reinforcement learning" профессора Эрика Мулина

Мини-курс "Introduction to reinforcement learning" профессора Эрика Мулина

Лаборатория стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных (HDI Lab) приглашает студентов на серию вводных лекций об обучении с подкреплением (Reinforcement Learning), которую прочитает научный руководитель лаборатории, профессор, член академии наук Франции Эрик Мулине.

Обучение с подкреплением (далее RL) – достаточно старая область, которая получила живое развитие в последние 20 лет благодаря развитию компьютерных мощностей и методов машинного обучения. Идея методов RL весьма естественна и соотносится с тем, как люди учатся решать задачи. Например, когда вы учитесь кататься на велосипеде никто не даёт вам 100 часов видео с людьми, едущими на велосипеде. Не существует многотомных книг с указаниями как ставить ноги при ходьбе. Никто не учит иностранный язык только по "обучающим выборкам" слов, фраз и их перевода. Оказывается, что у каждого обучения есть цель: научиться управлять велосипедом, ходить не падая или составлять грамотные тексты. Во всех случаях это метод проб и ошибок, при этом за успех есть некоторая награда, а за неудачу – штраф.

Методы RL только находят свои приложения, с их помощью можно участвовать в рекламных RTB-аукционах, автоматизировать производство, используя роботов (Fanuc), оптимизировать промышленные химические реакции. RL часто используется в компьютерных играх, так как там можно проводить много относительно дешёвых экспериментов и, что важнее, всегда есть естественная цель – победить или получить больше очков. Алгоритмы Alpha (Google DeepMind) побеждают чемпионов в Go и шахматы (AlphaGo 2015 и AlphaZero 2017), в Starcraft (AlphaStar 2019) и DOTA (OpenAI Five). 

Используя свой многолетний опыт в задачах стохастического управления, сотрудники HDI Lab планируют подвести более фундаментальную науку под RL, которой сейчас немного из-за того, что существующие алгоритмы непросто теоретически анализировать. В лекциях Эрика Мулина будет рассмотрено как ядро методов RL – марковские процессы принятия решений, динамическое программирование, так и современные подходы к решению задач.

Аннотация и расписание лекций

Кроме того, 16 апреля стартует ставший уже традиционным мини-курс Юрия Нестерова «Modern Algorithmic Optimization»