Научно-исследовательский семинар (НИС)

Студенты нашего факультета занимаются научно-исследовательской деятельностью в рамках следующих подразделений:

1. Лаборатория алгоритмов и технологий анализа сетевых структур 

Лаборатория алгоритмов и технологий анализа сетевых структур (ЛАТАС) была создана в октябре 2011 г. после объявления победителей гранта Правительства Российской Федерации для государственной поддержки научных исследований, проводимых под руководством ведущих учёных в российских образовательных учреждениях высшего профессионального образования (грант 11.G34.31.0057). Экспертный совет МОН РФ признал успешными результаты работы лаборатории в 2011-2013 гг и действие гранта было продлено на  2014-2015 годы. С 2016 года лаборатория функционирует как международная лаборатория НИУ ВШЭ.

Научный руководитель лаборатории - профессор Панос М. Пардалос (Университет Флориды, США).
Заведующий лабораторией - Калягин Валерий Александрович, ординарный профессор НИУ ВШЭ.
Основная цель Лаборатории: научные исследования, развитие международных связей в области алгоритмов и технологий анализа сетей и графов.

2. Научно-учебная группа "Анализ мультимедийных данных" 

Научно-учебная группа «Анализ мультимедийных данных» с января 2017 года реализует проект № 17-05-0007 «Разработка и апробация эффективных методов классификации для больших баз мультимедийных данных» в рамках Программы «Научный фонд Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (НИУ ВШЭ)» и в рамках государственной поддержки ведущих университетов Российской Федерации "5-100" под руководством д.т.н., профессора кафедры информационных систем и технологий НИУ ВШЭ-НН Савченко А.В. По итогам экспертизы итогового отчета и решению Совета Научного Фонда проект пролонгирован на 2018 г. 

В состав группы входят 7 молодых исполнителей: 2 аспиранта и 5 студентов бакалавриата факультета информатики, математики и компьютерных наук НИУ ВШЭ - НН. Основной интерес работы группы связан с анализом проблемы «многих малых выборок» – современные алгоритмы классификации мультимедийной информации, основанные, в частности, на глубоких нейронных сетях, характеризуются недостаточной эффективностью в типичном для практики случае наличия в базе данных малого числа эталонных объектов и большого числа классов. Рассматриваются способы повышения эффективности классификации для задач распознавания эмоций по аудио и видео, идентификации лиц в системах видео наблюдения, анализа тональности диалогов в социальных сетях.

3. Лаборатория теории и практики систем поддержки принятия решений 

Стратегическая цель работы Лаборатории состоит в создании эффективного механизма развития и распространения в образовании и профессиональной среде передовых теоретических методов и практических технологий поддержки принятия решений с использованием ИКТ.