• 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.

Я пытаюсь применить чистую математику к инженерной задаче

Я пытаюсь применить чистую математику к инженерной задаче

Артем Маминов

Артем Маминов, аспирант первого года обучения, рассказал о своих занятиях робототехникой и о том, что ему дает преподавание:

На ФКН я поступил только в аспирантуру. Бакалавриат я закончил в РУДН по специальности «Управление в технических системах». После него пошел в магистратуру «Суперкомпьютерное моделирование в науке и инженерии» МИЭМ. Там я познакомился со своим научным руководителем Михаилом Посыпкиным и со второго курса начал преподавать на ФКН. Так как я выбрал для себя научную сферу деятельности, встал вопрос поступления в аспирантуру. Я понимал, что ФКН — это одно из, а может быть, и лучшее в России место для изучения компьютерных наук и математики. С тех пор я тут и учусь. 

Прикладная сфера моих научных исследований — это робототехника, основная же тема — интервальный анализ. Это не самая популярная и достаточно специфическая область, и ей мало кто занимается. Я занимаюсь тем, что исследую различные методы и алгоритмы, которые используются при интервальном анализе и применяю их к задачам робототехники. 

Интервальный анализ (его также называют интервальной арифметикой) — это область математики, где работают не с точечными величинами, а с интервалами. Там выполняются свои правила, даже в таких операциях как сложение, вычитание, деление и умножение. Соответственно возникают некоторые новые методы, например, решения систем уравнений — это кстати то, чем я занимаюсь. Вместе с моим научным руководителем Михаилом Посыпкиным мы пытаемся их применить к задаче нахождения рабочей области робота. 

Допустим, какой-то робот задается системой уравнений. Найти ее решение — значит найти рабочую область робота. Чтобы решить такую систему, мы как раз используем интервальный анализ. Сами уравнения — это просто система связи входных параметров и выходных. У роботов есть степени свободы, и системы недоопределены и решением такой системы будет некоторое множество — такие множества мы и ищем. Получается, что я пытаюсь применить чистую математику в инженерной задаче. 

Пока мы работаем с достаточно простыми роботами — параллельными симулированными моделями. Наш робот — это пока две штанги и связь между ними. У нас есть научное сотрудничество с группой ученых исследователей-робототехников из Белгородского государственного университета. Они владеют более инженерно-механической экспертизой, мы же пытаемся решать задачи с точки зрения математики. Мы ищем в научных статьях какие-то изученные модели и пытаемся применить наши методы, делаем более теоретическую работу. При этом реальная модель робота у нас все-таки есть: мы с коллегой Андреем Игнатовым распечатали его на 3D-принтере. Робототехника — достаточно популярное направление, и что самое главное — в ней много областей и задач нерешенных, где требуются различные сферы математики и программирования. 

Преподавать я начал на втором курсе магистратуры. Всего я вел три разных предмета — это были высокопроизводительные вычисления, Methods for modeling the 3D structure of proteins для студентов АДБМ и третий предмет — методы оптимизации. Кроме того, я преподаю на МИЭМ, на той программе, которую закончил. Преподавание этих предметов на удаленке дало мне хороший опыт и понимание, как правильно распределять нагрузку. 

Когда ты кого-то учишь, то учишься сам — это и есть самое важное в преподавании. Кроме того, интересно взаимодействовать со студентами, ставить цели, находить что-то новое (особенно в том, что знаешь), и преподносить это студентам. 

Статей у меня сейчас пять. Самая первая была написана в начале второго курса магистратуры, потом было две конференции: в МГУ и в МИЭТ. После этого было еще две статьи — одна на конференции в МИЭМ (осенью 2020), и вторая на INTELS, конференции при МГУ. Чтобы отправляться на зарубежные конференции нужно сначала наработать хороший материал. Как только мы получим решения проблем, которыми сейчас занимаемся — подадимся на международную конференцию.