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.
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
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
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.