Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.
Адрес: 109028, г. Москва, Покровский бульвар, д. 11
Телефон: +7 (495) 531-00-00 *27254
Email: computerscience@hse.ru
Факультет готовит разработчиков и исследователей. Программа обучения сформирована с учётом опыта ведущих американских и европейских университетов, таких как Stanford University (США) и EPFL (Швейцария), а также Школы анализа данных — одной из самых сильных магистратур в области computer science в России. Широкий список курсов по выбору и значительная доля программы, выделенная под них, позволит каждому студенту сформировать свою собственную образовательную траекторию. В основе обучения — практика и проектная работа.
Kashin B. S., Kosov E., Limonova I. V. et al.
Journal of Complexity. 2022. Vol. 71.
Kleeva D., Soghoyan G., Komoltsev I. et al.
Journal of Neural Engineering. 2022. Vol. 19. No. 3.
Nesterov R., Bernardinello L., Lomazova I. A. et al.
Software and Systems Modeling. 2022.
Kolpakov A., Talambutsa A.
Proceedings of the American Mathematical Society. 2022. Vol. 150. No. 6. P. 2301-2307.
In bk.: ESEC/FSE 2021: Proceedings of the 29th ACM Joint Meeting on European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering. Association for Computing Machinery (ACM), 2021. P. 703-715.
Никита Пучкин, младший научный сотрудник HDI Lab, попал в число победителей конкурса научно-технических проектов «Молодая математика России».
Конкурс «Молодая математика России» ставит перед собой следующие задачи:
Для участия соискатели должны были предоставить проект исследований, рассчитанный на три года, а также свои предыдущие работы.
Моя работа посвящена обнаружению низкоразмерных структур в многомерных данных, я занимаюсь этой проблемой уже два с половиной года. Наиболее яркий пример, где возникает подобная задача — анализ изображений. Представьте картинки, на которых изображены белые рукописные цифры на черном фоне. Для простоты считаем, что есть пиксели только двух цветов. Чтобы описать одну картинку размера 28 на 28 пикселей, можно использовать 282 чисел, либо можно поступить немного умнее, потому что мы знаем, что далеко не любой набор пикселей соответствует изображению числа. Оказывается, что интересующие нас картинки лежат в окрестности двумерной поверхности, поэтому их можно описать малым набором переменных, уловив важные закономерности.
Мне было очень приятно получить эту награду. Мне хотелось бы поблагодарить организаторов и жюри конкурса, руководителя лаборатории, в которой я работаю, Алексея Наумова и моего научного руководителя Владимира Спокойного – он предложил мне интересную тему исследований и оказывал поддержку в работе. Также хочу выразить благодарность своей лаборатории: у нас сложился дружный коллектив с хорошей атмосферой, и мы часто обсуждаем друг с другом задачи, на которыми думаем.
Поздравляем Никиту и желаем дальнейших успехов!