• 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/ENG
Обучение ведётся на русском и английском языках
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 (Data Science)

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.

Опыт аспиранта: Никита Мошков

Опыт аспиранта: Никита Мошков

Никита Мошков

Аспирант четвертого года обучения Никита Мошков рассказал о своих исследованиях, биоинформатике и работе в лаборатории искусственного интеллекта для вычислительной биологии.

Магистратура

В конце бакалавриата я хотел стать разработчиком и выбирал из нескольких магистратур, которые подходили для этого. Еще летом 2015 года в Вышке проводилась школа разработки мобильных приложений — я подал заявку с одним из курсовых проектов и прошел. Мне понравилась и сама школа, и университет, я решил подать сюда документы. Набор происходил по портфолио, у меня же было две студенческие статьи в сборниках, летняя школа и еще несколько сертификатов курсов. Кроме того, я подавал документы в филиал в Нижнем Новгороде на программу «Интеллектуальный анализ данных», но в конечном итоге выбрал НИУ ВШЭ в Москве, в основном потому что тогда разработка меня интересовала больше, чем анализ данных. Кроме ВШЭ я всерьез рассматривал «Иннополис», где я также прошел отбор на одну из программ, но он оказался совсем далеко от меня (я из Владимира), и ВШЭ выглядела более надежным вариантом. 

Основная часть курсов была либо о разработке, либо о продвижении мобильных приложений, несколько курсов были общие. Если бы я продолжил интересоваться данным направлением, то большая часть курсов была бы полезна для меня. Ближе всего к моей текущей деятельности были курсовой и дипломный проекты: во время их выполнения я получил начальное представление о машинном обучении, хотя данные и предметная область были другие, ближе к моей специальности в бакалавриате. Очень ценным было общение с одногруппниками, оно создавало вдохновляющую атмосферу. 

Об исследованиях

У меня было две волны интереса к биоинформатике, первая в конце бакалавриата — довольно эпизодическая и закончившаяся ничем, и вторая — на втором курсе магистратуры. К тому моменту суммарно я почти год проработал разработчиком и понял, что это не то, чем я хотел бы заниматься всю жизнь. Я ушел с работы и стал искать что-то ближе к биоинформатике, и нашел другую, напрямую с этим связанную. Там, благодаря менторству старших коллег, я получил некоторые навыки работы с геномными данными. Во время работы я также познакомился с Татьяной Татариновой, с которой мы и сейчас сотрудничаем по исследованиям, связанными с анализом геномных данных (популяционная генетика).  

Примерно в то же время я задумался об аспирантуре и стал искать, кто в НИУ ВШЭ занимается биоинформатикой. Так я познакомился с Аттилой Кертес-Фаркашем и поступил в аспирантуру с соглашением о совместном диссертационном исследовании. С марта 2018 года я работаю в лаборатории Питера Хорвата и учусь в Университете Сегеда (программа «Медицинская генетика и геномика», аспирантура междисциплинарных исследований). 

В лаборатории с помощью машинного обучения я занимаюсь методами сегментирования клеток и клеточных ядер с изображений, полученных с микроскопов, а также phenotypic profiling — получением содержательного представления (признаков) популяций клеток. Например, в задаче поиска лекарств с помощью таких признаков и дальнейшей их обработки мы пытаемся получить информацию о влиянии того или иного лекарства. Один из проектов — это сегментирование и последующая классификация клеточных тел промежуточных нейронов с изображений, полученных с помощью дифференциальной интерференционно-контрастной (DIC) микроскопии. Мой коллега разработал систему для метода локальной фиксации потенциала, которая основана на обнаружении клеточных тел (то есть пипетка наводится на обнаруженное тело нейрона), которая уже сама по себе обеспечивает хороший показатель успеха эксперимента. Сегментирование же позволит наводить пипетку с учетом границ клеточного тела, и, как следствие, поможет качественнее проводить измерения. Еще я работаю над тем, чтобы расширить эту систему из двумерного пространства в трехмерное.  

Я принимал небольшое участие в таких проектах как AnnotatorJ (Reka Hollandi et al.) — это плагин для ImageJ\Fiji, который упрощает аннотирование изображений биологами; SpheroidPicker (Istvan Grexa et al.) — автоматизированная система микроскопии, способная выбирать и переносить сфероиды в специальные пробирки-планшеты.  

Также я работаю над проектом DeepProfiler (разработку ведет Хуан Кайседо) — это пайплайн для извлечения признаков изображений отдельных клеток с помощью нейронных сетей для классификации изображений. Этот проект как раз относится к задаче phenotypic profiling. 

Международный опыт

Ранее у меня уже выходил материал о моем международном опыте. В начале 2020 года я снова был в Broad Institute, только уже в лаборатории Хуана Кайседо (в первый раз я был в лаборатории Энн Карпентер). На эти поездки я получил грант от NEUBIAS и COST.

Мы работаем над проектами, связанными с представлением биологических данных с помощью нейросетей. Упомянутый ранее проект DeepProfiler — это разработка, начатая Хуаном Кайседо. Я присоединился позже, после первой моей поездки в Broad Institute. Мы также работаем над другими проектами, связанными с representation learning для биологических проблем.

Вторая поездка была необычной: в феврале в Бостоне стали увеличиваться случаи заболевания коронавирусом, а в марте, когда пришло время возвращаться в Венгрию, стали закрывать границы. Мой рейс обратно отменили, не сообщив, и я узнал это абсолютно случайно. В день вылета мне, к счастью, поменяли билет, и я смог вернуться. На следующий день въезд в ЕС закрыли. 

Во время аспирантуры я был на одной летней школе в 2019 году, она была организована ICGEB и проводилась в Триесте (Италия). Школа была посвящена анализу геномных данных, контролю их качества, и одно занятие было о масс-спектрометрии. По содержанию это оказалось ближе к моей работе (анализ геномных данных), чем к исследованиям, которыми я занимаюсь в аспирантуре. Там были люди из разных стран, в плане культурного разнообразия все было очень познавательно.

Кроме того, я был на двух конференциях Heptech AIME в 2018 и 2019 годах в Будапеште, представлял там постеры. Эти конференции созданы для построения связей между академией и индустрией. В основном там были представлены работы исследователей из Венгрии. Еще я был на конференции/хакатоне CytoData в 2019, которая проходила в Гейдельберге и длилась три дня. Все проходило в дружественной атмосфере, исследователи были именно из области анализа биологических изображений, что дало ценный опыт.

Я не люблю ездить, но в 2020 и 2021 годах мне не хватает таких научных событий, которые проходят оффлайн и где можно общаться напрямую. Онлайн-формат эффективнее для прослушивания лекций, но общение он затрудняет.

О ФКН

Во время обучения в магистратуре и на первом курсе аспирантуры мне очень нравилось общение с другими студентами/аспирантами: все они были очень умные и мотивированные, и это вдохновляло. Кроме того, общение между студентами, преподавателями и менеджерами очень профессиональное. Организационные вопросы с аспирантской школой и департаментом комфортно решать, за что им большое спасибо. Мне нравится, как биоинформатика представлена на ФКН: в 2016 году открылась магистерская программа, есть целых две лаборатории. Это создает междисциплинарное комьюнити и помогает решать реальные задачи. 

О себе

Последний год свободного времени немного, кроме исследований в лаборатории я участвую в других проектах, работаю в компании (парт-тайм). Еще сейчас я участвую в журнальном клубе, так как нужно следить за тем, что происходит в области, читать статьи. Это очень помогает с точки зрения образования и вдохновляет на другие идеи. Можно сказать, что исследования стали в значительной степени моей работой и моим хобби одновременно. 

В данный момент мне интересна тема применения машинного обучения к фенотипированию и поиску лекарств, есть идеи для следующих проектов, но для начала мне нужно завершить текущие. Через три месяца у меня заканчивается программа аспирантуры и еще год пойдет на защиту. Следующий год будет тяжелым и захватывающим одновременно. Я надеюсь заниматься исследовательской работой и немного преподаванием, но это будет зависеть от места работы.