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

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
Статья
A randomized coordinate descent method with volume sampling

Rodomanov A., Kropotov D.

SIAM Journal on Optimization. 2020. Vol. 30. No. 3. P. 1878-1904.

Статья
ML-assisted versatile approach to Calorimeter R&D

A. Boldyrev, D. Derkach, F. Ratnikov et al.

Journal of Instrumentation. 2020. Vol. 15. P. 1-7.

Статья
An accelerated directional derivative method for smooth stochastic convex optimization

Dvurechensky P., Eduard Gorbunov, Gasnikov A.

European Journal of Operational Research. 2021. Vol. 290. No. 2. P. 601-621.

Глава в книге
On pattern setups and pattern multistructures

Kuznetsov S., Kaytoue M., Belfodil A.

In bk.: International Journal of General Systems. Iss. 49. 2020. P. 271-285.

Глава в книге
Finite Time Analysis of Linear Two-timescale Stochastic Approximation with Markovian Noise

Kaledin M., Moulines E., Naumov A. et al.

In bk.: Proceedings of Machine Learning Research. Vol. 125: Proceedings of Thirty Third Conference on Learning Theory. 2020. P. 2144-2203.

"Науки о процессах предлагают взгляд на мир как на взаимодействие динамических процессов, а не статичных объектов"

"Науки о процессах предлагают взгляд на мир как на взаимодействие динамических процессов, а не статичных объектов"

ФКН

Алексей Мицюк, доцент департамента программной инженерии и старший научный сотрудник научно-учебной лаборатории процессно-ориентированных информационных систем (ПОИС) рассказал о своих исследованиях, проектах и о плюсах научной работы. 

Исследовательская работа

В 2013 году я присоединился к команде вновь образованной лаборатории процессно-ориентированных информационных систем, чтобы работать под совместным руководством профессоров Ирины Александровны Ломазовой и Вила ван дер Аалста. Моя исследовательская работа связана с областью знаний, которая на английском языке называется process mining, или более широко, науки о процессах (process science). Многие классические методы математического моделирования и программирования используются, чтобы описывать мир как набор взаимодействующих объектов. Но не стоит забывать, что окружающие нас объекты не постоянны: напротив, каждую секунду они изменяются. Иногда это быстрые изменения, за которыми мы можем проследить (горение спички), а иногда  очень медленные (трава и деревья постоянно растут, даже если мы этого не видим). В широком смысле науки о процессах предлагают взгляд на мир как на взаимодействие динамических процессов, а не статичных объектов. 

Проекты

В моей работе можно выделить два основных направления. Первое из них  это исправление моделей процессов, а второе  генерация, или создание журналов событий в результате симуляции моделей процессов. 

Исследователи и инженеры создают модели процессов так, чтобы сконцентрировать внимание на наиболее важных в данный момент аспектах изучаемых процессов. Process mining позволяет строить такие модели автоматически с помощью алгоритмов синтеза. Это дает экспертам возможность увидеть такие особенности поведения системы, о которых специалисты могут и не догадываться. В качестве “сырья” для таких алгоритмов используются журналы с записью событий информационной системы.

Воссозданные с помощью алгоритмов синтеза модели могут быть очень полезны, но возникает вопрос: как быть, если уже есть исходная модель системы, которая использовалась при ее создании? Такие модели обладают многими полезными свойствами, в том числе, например, они хорошо понятны человеку. Это отличает такие модели от автоматически синтезированных, которые могут быть довольно запутанными. В то же время исходные модели могут отличаться от реального поведения системы. 

Для таких случаев используют методы исправления моделей процессов, которые мы и разрабатываем в лаборатории ПОИС. Допустим, у системы есть хорошо понятная модель, но она не отражает ее реальное поведение. Тем не менее, у нее много плюсов: например, в отличие от довольно запутанных автоматически синтезированных моделей, человеку проще ее понять. Так что же можно сделать, чтобы использовать такую модель? Мы пробуем её исправить таким образом, чтобы и сохранить ясную структуру модели, и при этом корректно представить реальное поведение системы. В ходе работы по данному направлению мы предложили автоматические алгоритмы, которые в большинстве случаев позволяют успешно исправлять модели процессов.

Второе направление моей работы  это симуляция моделей процессов. Методы симуляции часто используются, чтобы ответить на вопросы “а что случится с системой, если мы ее изменим?”. Их также часто используют для генерации искусственных журналов событий, так как примеров из реального мира обычно не хватает для проведения тонко настроенных экспериментов. Надо сказать, что разные программы-симуляторы, в том числе и разработанный в нашей лаборатории симулятор Gena, пользуются большим спросом у исследователей.

В работе по обоим направлениям мы сотрудничаем со стажерами-исследователями. Чаще это студенты бакалавриата “Программная инженерия”, где я провожу занятия по нескольким дисциплинам, но есть и студенты других программ ФКН, студенты МИЭМ

Хороши ли онлайн-мероприятия?

Можно было бы ожидать, что вынужденная самоизоляция в 2020 году приведет к повышению продуктивности, но в моём случае эти ожидания, к сожалению, не оправдались. Несмотря на все возможности для видеовстреч, усложнилась коммуникация с коллегами. Мне кажется, что на живой встрече с чаем и доской, где можно записывать мысли, появляется больше идей. В нестандартных условиях этого года было сложнее концентрироваться. Живого общения не хватало, особенно это было заметно при проведении лекций и семинаров в онлайн-режиме. С другой стороны, было немного удивительно видеть, насколько совершенными являются современные технологии для поддержки образовательного процесса. Хочется заметить, что многие действенные “штучки” (например, интерактивные опросы в реальном времени) удалось попробовать именно благодаря переходу в онлайн. 

Живого общения не хватало и на конференциях удаленного формата: в этом году я принял участие в нескольких. Конечно, в них есть и плюсы, например, проще участвовать как слушатель. Таким образом удалось принять участие, например, в большой конференции по сетям Петри в начале лета. Кроме того, онлайн-мероприятия обходятся дешевле и участникам, и организаторам. 

Но, к сожалению, онлайн-конференции не дают того уровня взаимодействия, который есть в обычном формате. В онлайн-формате пока ничем нельзя заменить реальное общение во время перерыва или обеда, сложнее разговориться, “зажечь” друг друга интересной идеей и договориться о начале совместного проекта. Чаще и сами доклады выглядят скучными без вопросов из зала и живой дискуссии. Впрочем, я надеюсь, что мне просто пока не повезло попасть на «идеальную» онлайн-конференцию.

Что дальше?

План моей работы неразрывно связан с планом НУЛ ПОИС: мы действуем как одна команда. Кроме работы по проектам, описанным выше, я собираюсь уделять больше внимания новым задачам. Ранее больше времени уделялось теоретическим задачам, но есть и много интересных прикладных задач, связанных с применениями методов process mining. Например, в области интеллектуального анализа процессов образования и обучения. Кроме того, в этом году я веду новый научно-исследовательский семинар "Методы анализа данных в программной инженерии" для студентов образовательной программы "Программная инженерия". 

В нашем понимании окружающего мира с процессной точки зрения остается очень много белых пятен и открытых вопросов, ответы на которые мы ищем в нашей лаборатории вместе со студентами и коллегами из других научных групп. Например, сейчас идет очень интересный проект, связанный с разработкой новых методов и средств для моделирования сложных многоагентных систем, который выполняется совместно с учеными из университета города Больцано в Италии.

Мне кажется, что возможность попробовать себя в исследовательской работе  это одно из самых замечательных свойств обучения в НИУ ВШЭ. Так студентам можно быстрее понять, насколько им это интересно, готовы ли они к нетривиальным и постоянно изменяющимся формулировкам задач, хотят ли рассказывать о своей работе устно и письменно, на конференциях и в статьях. Не все делают выбор в пользу науки, но некоторые решают связать с ней свою профессиональную жизнь на многие годы вперед.