• 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.

Присуждены первые именные стипендии ФКН за вклад в научную деятельность

Присуждены первые именные стипендии ФКН за вклад в научную деятельность

Canva

В этом году факультет компьютерных наук учредил именную стипендию для студентов и аспирантов за вклад в научную деятельность. Стипендии назначаются за публикации в ведущих журналах и доклады на крупнейших конференциях по компьютерным наукам

На стипендию можно было подать статьи, вышедшие не ранее 1 января 2020 года. Размер стипендии — 100 тыс. рублей в месяц, а выплачиваться она будет в течение следующего учебного года (кроме летних каникул). 

Получателями стипендии станут семь студентов и аспирантов факультета. Трое из них — стажеры-исследователи Международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных (HDI Lab). Анастасии Ивановой и Сергею Самсонову, аспирантам первого и второго годов обучения соответственно, стипендия назначена за следующие статьи:

A. Ivanova, P. Dvurechensky, A. Gasnikov, and D. Kamzolov (2020): Composite optimization for the resource allocation problem, Optimization Methods and Software

D. Belomestny, L. Iosipoi, E. Moulines, A. Naumov, and S. Samsonov (2020): Variance reduction for Markov chains with application to MCMC, Statistics and Computing

Еще один стажер-исследователь HDI Lab, выпускник бакалаврской программы Прикладная математика и информатика Даниил Тяпкин представил свою работу на конференции Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2021):

D. Dvinskikh and D. Tiapkin (2021): Improved Complexity Bounds in Wasserstein Barycenter Problem, 24th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics

Даниил будет получать стипендию в следующем учебном году, если продолжит обучение на одной из магистерских программ факультета.

В эти дни проходит крупнейшая конференция по информационному поиску ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR 2021). Один из докладчиков — аспирант первого года обучения Юрий Мокрий, который представляет на конференции работу

Iu. Mokrii, L. Boytsov, and P. Braslavski (2021): A Systematic Evaluation of Transfer Learning and Pseudo-labeling with BERT-based Ranking Models, 44th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval

Среди получателей стипендии — двое студентов магистерской программы Науки о данных. Ангелина Парфенова, дипломированный социолог, выпускница Факультета социальных наук НИУ ВШЭ, опубликовала работу на актуальную тему в важном социологическом журнале:

A. Parfenova (2020): Will you shake my hand? Factors of noncompliance with COVID-19 behavioral rules in the framework of enforced social isolation in Russia, International Journal of Sociology and Social Policy

Ангелина Парфенова

Я закончила бакалавриат по социологии в Вышке и сейчас учусь в магистратуре ФКН, на программе Науки о данных. В целом мой бэкграунд до поступления в магистратуру был связан с социальными науками и анализом данных, в основном, статистическим методами. 

Идея для написания статьи родилась во время введения режима самоизоляции весной 2020 года. Меня удивило, что люди продолжают выходить на улицы и не носить маски, не мыть руки и совершать близкие контакты. Мне стало любопытно, в каких контекстах индивид будет следовать правилам самоизоляции и предосторожности, а в каких — нарушать. И, конечно, хотелось, чтобы работа носила предсказательный характер, а не содержала только описательную статистику. Именно поэтому я решила воспользоваться методом структурных уравнений, чтобы проанализировать влияние выбранных факторов на множество поведенческих характеристик, а также проследить косвенные эффекты.

Для начала было необходимо собрать данные. Методология содержала два этапа: качественный — проведение интервью для того чтобы раскрыть возможные мотивации несоблюдения режима самоизоляции, и количественный — онлайн-опрос, по результатам которого уже можно было проследить значимые связи.

В результате качественного этапа был проанализирован процесс принятия решения, совершить ли рискованный физический контакт с другим человеком (например, обнять его или пожать руку). Кроме того, были выявлены возможные факторы, влияющие на это поведение: прежде всего социальное окружение, доверие к правительству, интернету, СМИ и социальным сетям. 

В качестве метода анализа было выбрано моделирование структурными уравнениями. Данный метод является неким объединением множественных регрессий и факторного анализа, дающим возможность не только проследить вклад одних переменных в другие, но и выявить латентные компоненты вместе с косвенными эффектами.

Таким образом, результаты показали, что не все россияне придерживались правил самоизоляции во время сложной эпидемиологической ситуации. Некоторые продолжали выходить на улицу, не веря в существование коронавируса и не доверяя тому, что заявляют СМИ и официальная статистика. Результаты анализа данных показали, что именно мужчины в России, как правило, небрежно относятся к своему здоровью и продолжают значительно чаще вступать в физические контакты со своими друзьями, меньше знакомы с симптомами коронавируса, не соблюдают безопасное расстояние и реже носят маску. Такое поведение может быть связано с тем, что для мужчин гораздо важнее поддерживать традиционные социальные контакты, не опосредованные дистанционной коммуникацией. Женщины же чаще переходили на общение через социальные сети, видеозвонки и голосовые сообщения.

Другой аспект — доверие к различным источникам информации. Как выяснилось, не все доверяют официальной статистике о количестве заражённых, и для некоторых это являлось причиной игнорировать требования. Если человек считает, что статистические данные занижены, то он, скорее всего, будет сидеть дома и беспокоиться о своем здоровье, в то время как если он думает, что статистика правдива или преувеличена, он выйдет на улицу, не беспокоясь о своем здоровье. Интересным аспектом также был тот факт, что люди с высшим образованием меньше доверяли статистике: скорее всего, потому что они были знакомы с высоким уровнем заболеваемости в других странах.

Первоначальное предположение о том, что интернет и официальные СМИ являются противоположными акторами в конструировании риска не подтвердилось. Те, кто доверял интернету, также доверяли результатам официальной статистики, несмотря на сообщения о том, что она занижена.

И об интересных косвенных эффектах: те, кто считал коронавирус опасным, меньше доверяли статистике и чаще выходили на улицу. Далее, чем чаще индивид встречался с друзьями, тем больше он беспокоился о том, что его близкие могут заболеть, и тем чаще он или она мыли руки. Это интересное наблюдение: человек не беспокоится о том, что он сам может заболеть, а в первую очередь боится, что он может заразить кого-то. Это может быть объяснено тем, что медиа сообщали о длительном инкубационном периоде, а также тем, что человек, не подозревая о том, что болен сам, может заразить других.

Работа была опубликована в журнале International Journal of Sociology and Social Policy издательства Emerald. Многие рецензенты подчеркнули, что для них было очень интересно изучить ситуацию именно в России. 

Провести исследование было только моим самостоятельным решением, и я думаю, что именно поэтому я его выполняла с большим энтузиазмом. Мне самой было интересно выявить причины несоблюдения правил в нашей стране, и когда я увидела результаты, все стало более ясно. Это принесло мне большое удовлетворение. Более того, очень приятно то, что моя статья была одной из первых (если не первой) о ситуации с локдауном в России, представленной международной аудитории. Всегда очень приятно, когда инсайты из твоего анализа доносятся до читателей и заставляют их задуматься.

 

 

Стажер-исследователь Центра глубинного обучения и байесовских методов Сергей Трошин обучается на треке «магистратура – аспирантура».  По итогам первого года обучения Сергей представил свою работу на одной из ведущих конференций в области компьютерной лингвистики Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (NAACL 2021):

N. Chirkova and S. Troshin (2021): A Simple Approach for Handling Out-of-Vocabulary Identifiers in Deep Learning for Source Code, 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies

Самый юный получатель стипендии — студент бакалаврской программы Программная инженерия Андрей Черкасов. Работа Андрея будет представлена на International Symposium on Symbolic and Algebraic Computation (ISSAC 2021):

A. Cherkasov and D. Piontkovski (2021): Wilf classes of non-symmetric operads, 46th International Symposium on Symbolic and Algebraic Computation

Андрей Черкасов

Мой бэкграунд — это математика и и программирование. Я закончил 57-ую математическую школу в Москве и сейчас перешёл на четвертый курс факультета компьютерных наук в Вышке.  

Ещё на первом курсе я захотел взять тему курсовой работы у Дмитрия Игоревича Пионтковского, который в то время вёл у меня семинары по линейной алгебре. Он предложил две темы на выбор, и одна из них как раз была связана со статьёй. За основу была взята статья английского математика Эрика Роуланда 2010 года. Он выдвинул гипотезу и мы решили попробовать её проверить.

Я нарабатывал материалы для этой статьи в рамках работы над курсовой на первом и втором курсах. На втором курсе были получены основные результаты. 

Потом, на третьем курсе я подводил итоги исследований для внутривышкинского Конкурса научно-исследовательских работ студентов. Далее готовился текст уже непосредственно для конференции. 

В результате у нас получилось проверить гипотезу Роуланда для достаточно больших чисел и найти ошибку в его статье. Статья опубликована и будет представлена на международной конференции ISSAC (19 – 23 июля 2021).

Я безусловно рад, что нашу статью приняли и что, несмотря на текущие трудности с закрытыми границами, нам всё равно удастся выступить на этой конференции очно.