Тема «профессора»

С 7 по 10 марта в учебном центре Вороново прошла межвузовская студенческая научная школа-конференция “Информационные технологии и системы. Биоинформатика”, организатором которой стал факультет компьютерных наук.

Российские математики и физики создали систему искусственного интеллекта, которая существенно ускорит анализ поведения частиц внутри детекторов БАК и поможет быстрее открывать их.

В 2018 году шесть сотрудников факультета компьютерных наук защитили диссертационные работы. Рассказываем о состоявшихся защитах и о предстоящих в 2019 году.

Ученые из ВШЭ вошли в состав новых комиссий РАН по противодействию фальсификации научных исследований и по борьбе с лженаукой. Новые комиссии возникли в результате разделения прежней комиссии по борьбе с лженаукой и фальсификациями, существовавшей при президиуме РАН двадцать лет.

Ординарный профессор ВШЭ Фуад Алескеров, который руководит департаментом математики на факультете экономических наук, стал членом секции «Информатика» Academia Europaea.

НИУ ВШЭ проводит конкурс на замещение 561 должности профессорско-преподавательского состава (ППС) по кафедрам, департаментам и факультетам в Москве, Санкт-Петербурге, Нижнем Новгороде и Перми. Конкурсный отбор объявили 111 подразделений университета.

Доцент департамента программной инженерии факультета компьютерных наук Рамон Антонио Родригес Залепинос выступил с устным докладом, единственным за последние 10 лет от Российской Федерации и первым от НИУ ВШЭ, на 44-ой конференции Very Large Data Bases (VLDB), которая проходила с 27 по 31 августа 2018 г. в Рио-де-Жанейро, Бразилия.

Проект декана факультета компьютерных наук Ивана Аржанцева вошел в число победителей грантового конкурса Фонда развития теоретической физики и математики «БАЗИС» по программе Leader (Ведущий ученый).

Московское Математическое Общество объявило результаты конкурса молодых ученых. Среди победителей — доцент Департамента больших данных и информационного поиска Антон Айзенберг.

В этом году Научно-учебная лаборатория методов анализа больших данных провела четвертую летнюю школу машинного обучения в физике высоких энергий (Machine Learning for High Energy Physics (MLHEP)). Организаторы решили провести эксперимент, выделив в программе больше места продвинутым темам машинного обучения, привлекающим значительное внимание в физике частиц за последние годы: глубинные нейронные сети, сети для работы с графами, методы оптимизации, рекуррентные сети.