• 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
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.

Проект ФКН стал победителем второго конкурса проектов «Зеркальные лаборатории НИУ ВШЭ»

Проект ФКН стал победителем второго конкурса проектов «Зеркальные лаборатории НИУ ВШЭ»

Canva

Конкурс зеркальных лабораторий собрал заявки от научно-исследовательских структурных подразделений НИУ ВШЭ, которые планируют проведение совместных научных исследований вместе с региональными вузами.

Основная цель проекта: развитие научных партнерств с российскими университетами и научными центрами.

От ФКН победителем стал проект «Разработка и применение методов машинного интеллекта для поиска и создания новых материалов» НУЛ методов анализа больших данных НИУ ВШЭ (LAMBDA) и Лаборатории машинного обучения в новых материалах Института искусственного интеллекта Университета Иннополис.

О планах зеркальной лаборатории рассказал Андрей Устюжанин, заведующий лабораторией LAMBDA.

Устюжанин Андрей Евгеньевич
Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных: Заведующий лабораторией

Наш проект нацелен на поиск структур кристаллических материалов типа графена, которые удовлетворяют определенным физическим свойствам. Эти материалы могут быть использованы в решении ряда задач в будущем, например в медицине, в энергетике, в изучении космоса. 

Возможные применения — из таких материалов можно делать искусственные мембраны для локальной доставки лекарств, или использовать для создания эффективных и быстро заряжающихся аккумуляторов — существуют нанокристаллы, которые имеют гораздо большую емкость и скорость зарядки, чем обычные аккумуляторы (Li-ion, Li-pol).

Проект будет длиться три года: это даст возможность создать первые публикации и патенты, нащупать наиболее перспективное направление и податься на дополнительные источники финансирования. Мы планируем разработать алгоритмы, которые помогут решать задачи производства новых материалов и структур. Они, во-первых, удовлетворят требованиям заказчика, а, во-вторых, будут вычислительно эффективны и не будут требовать длительных расчетов целые месяцы. 

Кроме того, мы сотрудничаем с Сингапурским государственным университетом, со стороны которого в проект привлечена основная экспертиза по material science, и в этом проекте участвует Константин Новоселов, нобелевский лауреат 2010 года. Также Иннополис собирается строить у себя мощности под полевые испытания. Ожидается, что наша экспертиза по работе с нейросетями будет комплементарна компетенциям других участников этого проекта.