• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
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
40/5
40 платных мест
5 платных мест для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
145/70/20
145 бюджетных мест
70 платных мест
20 платных мест для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Прикладной анализ данных

4 года
Очная форма обучения
90/12
90 платных мест
12 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся полностью на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
135/100/20
135 бюджетных мест
100 платных мест
20 платных мест для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Экономика и анализ данных

4 года
Очная форма обучения
205/160/20
205 бюджетных мест
160 платных мест
20 платных мест для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Анализ данных в биологии и медицине

2 года
Очная форма обучения
27/5/1
27 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Магистр по наукам о данных

2 года
Очная форма обучения
21/9
21 платное место
9 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся полностью на английском языке
Магистерская программа

Математика машинного обучения

2 года
Очная форма обучения
18/5/1
18 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
ENG
Обучение ведётся полностью 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 полностью на русском языке
Магистерская программа

Науки о данных (Data Science)

2 года
Очная форма обучения
32/10/10
32 бюджетных места
10 платных мест
10 платных мест для иностранцев
RUS/ENG
Обучение ведется на русском или английском языках
Магистерская программа

Системная и программная инженерия

2 года
Очная форма обучения
35/5/5
35 бюджетных мест
5 платных мест
5 платных мест для иностранцев
ENG
Обучение ведётся полностью на английском языке
Магистерская программа

Системное программирование

2 года
Очная форма обучения
25/5/1
25 бюджетных мест
5 платных мест
1 платное место для иностранцев
RUS
Обучение ведётся полностью на русском языке
Магистерская программа

Современные компьютерные науки

2 года
Очная форма обучения
35/5
35 бюджетных мест
5 платных мест
RUS
Обучение ведётся полностью 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 ведется на русском и частично на английском языке
Статья
Sampling discretization and related problems

Kashin B. S., Kosov E., Limonova I. V. et al.

Journal of Complexity. 2022. Vol. 71.

Статья
Fast parametric curve matching (FPCM) for automatic spike detection

Kleeva D., Soghoyan G., Komoltsev I. et al.

Journal of Neural Engineering. 2022. Vol. 19. No. 3.

Статья
On free semigroups of affine maps on the real line

Kolpakov A., Talambutsa A.

Proceedings of the American Mathematical Society. 2022. Vol. 150. No. 6. P. 2301-2307.

Глава в книге
Empirical Study of Transformers for Source Code

Chirkova N., Troshin S.

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.

Аттила Кертес-Фаркаш о новой лаборатории и своих исследованиях

Аттила Кертес-Фаркаш о новой лаборатории и своих исследованиях

НИУ ВШЭ

Недавно на ФКН открылась научно-учебная лаборатория искусственного интеллекта для вычислительной биологии. Мы поговорили с ее руководителем Аттилой Кертес-Фаркашем о лаборатории, исследованиях и его пути в науке.

Моя специальность — компьютерные науки; я занимаюсь исследованиями уже около двадцати лет. Я начинал с работ по распознаванию речи и методов обработки естественного языка, но вскоре переключился на биоинформатику, потому что понял, что венгерский язык невозможно обработать с помощью компьютерных технологий. С тех пор в течение пятнадцати лет я разрабатывал методы машинного обучения и анализа данных для биоинформатики.

После получения PhD в Венгрии я год занимался исследованиями в США в Университете Мэриленда в Балтиморе в проекте Управления по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов. Затем я переехал в Италию, где работал в области анализа данных масс-спектрометрии. После этого я вернулся в США, где мне предложили должность старшего научного сотрудника в Университете Вашингтона, который стабильно входит в топ-20 университетов мира. Я был поражен тем, как там организованы исследования: все было очень прагматично и направлено на решение реальных проблем. Это ускоряет и повышает эффективность исследований. Все сосредоточено на решении прикладных вопросов и на том, чтобы делать то, что работает. После США мы с женой (она русская) рассматривали возможность возвращения в Россию или Венгрию. В тот момент я получил предложение от НИУ ВШЭ, поэтому мы приехали в Россию в 2015 году и с тех пор живем здесь.

Наша лаборатория занимается анализом данных масс-спектрометрии. Масс-спектрометрия используется для идентификации органических молекул, например, для белков в образце крови. Также сравниваются опухолевые и здоровые клетки, так как в них содержатся разные вещества. Этот метод может быть использован в химиотерапии для определения эффективности лечения. У масс-спектроскопии есть применения и в криминалистике, например, на месте пожара могут быть найдены горючие вещества, что может свидетельствовать о поджоге. С помощью масс-спектрометрии можно обнаруживать пестициды в почве, гормоны в организме животных, бактерии в питьевой воде и так далее.

У нашей лаборатории есть две цели: во-первых, аннотировать данные, чтобы понять, какая молекула генерирует данный масс-спектр; во-вторых, разработать статистические методы, чтобы доказать, что наша аннотация верна. Наша главная цель — улучшить методы анализа, сделав их более статистически обоснованными.

Сейчас мы находимся в процессе создания нашей лаборатории. Мы ищем людей, которые смогут стать нашими коллегами. У нас есть несколько открытых вакансий: например, мы ищем разработчика C++ для реализации наших методов через инструменты с открытым исходным кодом, чтобы наши методы были доступны научному сообществу. В долгосрочной перспективе мы планируем расширить сферу применения и анализировать различные типы данных.