• 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 (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.

Прошла летняя школа по машинному обучению в биоинформатике

Прошла летняя школа по машинному обучению в биоинформатике

Сергей Карапетян

На факультете компьютерных наук НИУ ВШЭ завершилась вторая летняя школа по машинному обучению в биоинформатике, которая проходила 23-27 августа. В этом году школа собрала 533 участника из 53 стран.

Среди участников школы были студенты и выпускники НИУ ВШЭ, Сколтеха, МФТИ, МГУ; университетов Кембриджа, Оксфорда, Сассекса, Глазго, Имперского колледжа Лондона (Великобритания); Политехнической школы (Ėcole polytechnique, Франция); Гейдельбергского университета (Германия); Болонского университета, Университета Сапиенца (Италия); Массачусетского технологического института (MIT), Северо-Восточного университета и Калифорнийского университета в Сан-Диего (США) и многих других университетов.

Программа школы включала в себя лекции и семинары по различным областям биоинформатики, в том числе применению машинного обучения в генетике и протеомике, нейросетевому анализу трехмерных белковых структур и байесовским методам для аннотирования генома. Среди выступающих были Мария Попцова, Назар Бекназаров (НИУ ВШЭ), Хосе Мигель Хернандез-Лобато (Кембриджский университет), Дайсуке Кихара (Университет Пердью), Матиас Хейниг (Центр Гельмгольца в Мюнхене), Уэсли де Нев (Гентский университет), Аса Бен-Гур (Университет штата Колорадо), Ярон Оренштейн (Университет Бен-Гуриона).

Участники и организаторы поделились своими впечатлениями о школе:

Попцова Мария Сергеевна
Международная лаборатория биоинформатики: Заведующий лабораторией

Удивительно, сколько активных ученых со всего мира приняло участие в качестве спикеров. Они рассказывали о своих новейших исследованиях и делились практическими навыками. Я училась во время школы наравне с участниками. В этом неоспоримое преимущество онлайн-конференций — они не только стирают границы между странами, они стирают границы пространства-времени!

Элис Обер
Ėcole polytechnique, Франция

Мне очень понравилась летняя школа, лекции были разнообразны и очень интересны. Они идеально соответствовали моей цели — узнать больше о том, как машинное обучение используется в биологии, и я смогла узнать довольно много. Формат школы непростой, но список тем позволил мне заранее подготовиться к докладам, которые заинтересовали меня больше других. Мне также очень понравились семинары, которые помогли увидеть практическое применение тех абстрактных идей, о которых говорили лекторы. На семинарах нам также давали готовый шаблон кода, который можно использовать в работе. Мне как начинающему аспиранту, планирующему изучать применение искусственного интеллекта в геномике, полезно иметь такую хорошую отправную точку.

Что касается докладов, которые заинтересовали меня больше всего, я бы сказала, что на данный момент самыми интересными были «Manifold Learning» и «Interpretability of Neural Networks». Я уже немного работала с глубокими нейронными сетями в геномике, поэтому мне было приятно узнать о том, что существует помимо стандартных одномерных сверточных нейронных сетей. Лекции были полезны еще и тем, что позволили мне освежить тему сверточных нейронных сетей и понять, что мои знания достаточны.

В целом, я считаю, что школа обеспечивает хорошее сочетание тем и уровней сложности для всех слушателей.

Кельвин Ли
Университет Калифорнии в Сан-Диего, США

Что касается полученных знаний, то, поскольку я больше занимаюсь биологией, большинство докладов были для меня очень сложными. Тем не менее, я получил полезный опыт и смог составить «список для чтения», который поможет мне изучить эти темы. Наиболее интересным мне показался вопрос объяснимости в нейронных сетях, поскольку выявление и устранение артефактов чрезвычайно важно для работы, которой я планирую заниматься — исследовании генетических причин наркомании и психических заболеваний. В этой теме существует множество сбивающих с толку факторов. В целом, я считаю, что летняя школа была очень полезной и определенно стоящей того, чтобы не спать.

Клаудия Греко
Университет Милан-Бикокка, Италия

Я — студентка бакалавриата по биологии и у меня почти нет опыта в области машинного обучения, поэтому школа оказалось для меня непростой. Однако лекции были чрезвычайно понятны и увлекательны. Благодаря этому я не терялась несмотря на недостаток знаний. Один из аспектов школы, который произвел на меня наибольшее впечатление, — это то, насколько тесно я была связана с другими студентами и с преподавателями: мы обменивались источниками в групповом чате Telegram, а семинары были больше похожи на открытую дискуссию из-за постоянно возникающих крайне интересных вопросов. В целом, я считаю эту школу чрезвычайно ценной как из-за тем, которые она охватывает, так и из-за связей с коллегами, которую может создать участник. Думаю, что полученные знания пригодятся мне во время дальнейшего обучения в области биоинформатики.

Кристофер Сирсон
Vectorspace AI, Австралия

Я был очень впечатлен летней школой по биоинформатике и машинному обучению, которую провела НИУ ВШЭ. Профессора со всего мира представляли очень интересный и глубокий образовательный контент, рассказывали о том, какие проблемы существуют сегодня и как они пытаются их решить.

Семинары в Google Colabs были очень увлекательными и позволили мне познакомиться с рабочим кодом для машинного обучения. Я смог пообщаться и наладить контакты со многими интересными людьми до, во время и после занятий.

Этот курс еще больше разжег мою страсть к биоинформатике и машинному обучению и помог мне определить многие области, в которых мне необходимо улучшить свое понимание.

Я надеюсь, что Вышка проведет еще одну летнюю школу в следующем году!