• 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
Обучение ведётся на русском языке
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.

Работа студентки программы «Магистр по наукам о данных» была признана лучшей на конференции «Ломоносов»

Работа студентки программы «Магистр по наукам о данных» была признана лучшей на конференции «Ломоносов»

Работа Татьяны Станкевич, студентки программы «Магистр по наукам о данных», была признана лучшей в своем направлении на конференции «Ломоносов». Татьяна рассказала нам о себе, о конференции и о том, что такое «зомби-пожар».

Моя максима: движение вперед, развитие – это жизнь. Это побуждает меня браться за новое, искать нестандартные подходы и решения, раздвигать рамки. По этой причине я решила развиваться в области анализа данных. В рамках технического образования, что я получила ранее, я сталкивалась с анализом данных, но у меня не было глубоких и фундаментальных знаний. Я остро почувствовала необходимость формирования единой картины из этих разрозненных кусочков мозаики, когда начала серьезно заниматься научными исследованиями. Кроме того, хотелось углубиться в практическую работу и узнать, что же делает специалист по анализу данных. ФКН я выбрала, ориентируясь на моих знакомых, которые обучаются в ВШЭ - практически через сарафанное радио.

В лицее, где я обучалась, большое внимание уделялось подготовке школьников к участию в олимпиадах и научных мероприятиях. Первое научное исследование я реализовала именно в школе и участвовала с докладом в научном конкурсе. Не победила, к сожалению, но приобрела опыт, что не менее важно. Затем, уже обучаясь в вузе, я принимала участие в научных конференциях и исследованиях, публиковала статьи.

В настоящее время я занимаюсь вопросами обеспечения безопасности на объектах и территориях, в основном исследую пожарную безопасность, что крайне актуально. Меня интересуют вопросы оценки риска возникновения пожаров, ведь предсказание появления пожара – это спасенные жизни и материальные ценности! Как говорят пожарные: «Лучший пожар – тот, который не случился».

Татьяна Станкевич

Около двух лет назад мои знакомые приняли участие в конференции «Ломоносов» и стали лауреатами. Это вдохновило меня попробовать. Выбрать секцию оказалось достаточно трудно: их было много, и у каждой разнообразные подсекции. В итоге я выбрала «Государственное и муниципальное управление», подсекция «Большие данные и искусственный интеллект в государственном и корпоративном управлении».

Мой доклад был посвящен особенностям применения машинного обучения в оценке риска лесных пожаров, а именно «зомби-пожаров», возникающих на арктических торфяниках и способных гореть годами, тлея зимой и переходя в активную фазу при повышении температуры весной. «Зомби-пожары» в арктической зоне Российской Федерации заслуживают пристального внимания на государственном уровне, которое в настоящее время им не уделяется. С целью формирования оптимальных управленческих решений в области обеспечения пожарной безопасности мною было предложено разработать систему оценки природной пожарной опасности территории, используя при этом алгоритмы машинного обучения.

Я надеялась попасть в тройку лучших докладов. Пришлось немножко понервничать, потому что я привыкла к очным выступлениям, а не дистанционным. Я очень опасалась, что не уложусь во временные рамки, или что при выступлении онлайн будут проблемы с сетью или компьютером, но в итоге всё прошло хорошо, без каких-то накладок. И особенно приятно было, что доклад нашел отклик у жюри и мне задавали вопросы и давали советы по дальнейшей работе. Когда объявили результаты, я, конечно, обрадовалась: приятно показать свою работу и получить высокую оценку. И не менее приятно обрадовать моего научного руководителя А. А. Гаражу, что наша работа заняла призовое место.

Эта конференция подарила мне очень интересный опыт дистанционного участия. Ее организация была на высоком уровне, приятный и квалифицированный оргкомитет, быстрое решение различных вопросов, связанных с участием и подачей тезисов. Надеюсь, что в следующем году (конференция ежегодная) я смогу, как приглашали организаторы, принять участие снова и продемонстрировать, как развивается мое исследование.