• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты
Руководство
заместитель декана факультета по работе со студентами Шадрина Елена Викторовна
Отдел сопровождения учебного процесса очных программ бакалавриата и магистратуры: Начальник отдела Николаева Юлия Олеговна
Отдел сопровождения учебного процесса очных программ бакалавриата и магистратуры: Заместитель начальника отдела Колдина Лилия Валерьевна

Телефон:
+7 (831) 4320089
6403
email:
lvkoldina@hse.ru

Отдел сопровождения учебного процесса очных программ бакалавриата и магистратуры: Заместитель начальника отдела Бакулина Наталья Александровна

Телефон:
+7 (831) 2572936
6515
email: nbakulina@hse.ru

Отдел сопровождения учебного процесса очных программ бакалавриата и магистратуры: Менеджер Писарева Ирина Андреевна

Телефон:
+7 (831) 4320105
6404
email:
ibarinova@hse.ru

Отдел сопровождения учебного процесса очных программ бакалавриата и магистратуры: Менеджер Мамедова Екатерина Анатольевна
Отдел сопровождения учебного процесса очных программ бакалавриата и магистратуры: Менеджер Анисимова Наталия Валерьевна
Отдел сопровождения учебного процесса очных программ бакалавриата и магистратуры: Специалист по учебно-методической работе 1 категории Шутова Нина Васильевна

Телефон: +7 (831) 257 29 36
email: nshutova@hse.ru

Отдел сопровождения учебного процесса по образовательной программе «Магистр по компьютерному зрению»: Начальник отдела Емельянова Мария Максимовна
Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород): Менеджер Забашта Наталья Павловна

Телефон:
+7 (831) 432-00-92
6402
email: nzabashta@hse.ru

Отдел сопровождения учебного процесса очных программ бакалавриата и магистратуры: Менеджер Морозова Анастасия Юрьевна

Партнеры

Бренд Lad

СберБанк для физических лиц — банковские услуги — СберБанк

Образовательные программы
Бакалаврская программа

Бизнес-информатика

4 года
Очная форма обучения
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Компьютерные науки и технологии

4 года
Очная форма обучения
160/80/3

160 бюджетных мест

80 платных мест

3 платных места для иностранцев

RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Математика

4 года
Очная форма обучения
25/5/1

25 бюджетных мест

5 платных мест

1 платное место для иностранцев

RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

4 года
Очная форма обучения
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия

4 года
Очная форма обучения
RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Программная инженерия (очно-заочное обучение)

4,5 года
Очно-заочная форма обучения
RUS
Обучение ведётся полностью на русском языке
Бакалаврская программа

Технологии искусственного и дополненного интеллекта

4 года
Очная форма обучения
10/40

10 бюджетных мест

40 платных мест

RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Бизнес-информатика

2 года
Очная форма обучения
17/5/1

17 бюджетных мест

5 платных мест

1 платное место для иностранцев

RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Интеллектуальный анализ данных

2 года
Очная форма обучения
38/5/1

38 бюджетных мест

5 платных мест

1 платное место для иностранцев

RUS+ENG
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Искусственный интеллект и компьютерное зрение

2 года
Очная форма обучения
Онлайн-программа
25/2

25 платных мест

2 платных места для иностранцев

ENG
Обучение ведётся полностью на английском языке
Магистерская программа

Математика

2 года
Очная форма обучения
12/5/2

12 бюджетных мест

5 платных мест

2 платных места для иностранцев

ENG
Обучение ведётся полностью на английском языке
Статья
Adversarial Attacks and Defenses in Fault Detection and Diagnosis: A Comprehensive Benchmark on the Tennessee Eastman Process
В печати

Pozdnyakov V., Kovalenko A., Makarov I. et al.

IEEE Open Journal of the Industrial Electronics Society. 2024. No. 5. P. 428-440.

Глава в книге
Weak-to-Strong 3D Object Detection with X-Ray Distillation

Gambashidze A., Dadukin A., Golyadkin M. et al.

In bk.: 2024 IEEE / CVF Computer Vision and Pattern Recognition Conference (CVPR). IEEE, 2024. P. 15055-15064.

Препринт
Non-singular flows with twisted saddle orbit on orientable 3-manifolds

Shubin D., Pochinka O.

arxiv.org. math. Cornell University, 2024

Лекция профессора Пардалоса для магистров ф-та БИ и ПМ

заслуженный профессор университета Флориды, научный руководитель лаборатории ЛАТАС профессор Пардалос П.М. прочтет 4 сентября лекцию для студентов магистратуры факультета БИ и ПМ Knowledge discovery and Optimization Heuristics for Massive Networks  Panos M. Pardalos Center for Applied Optimization, Department of Industrial  and Systems Engineering, University of Florida Gainesville, FL USA and Laboratory of Algorithms and Technologies for Networks Analysis (LATNA) National Research University, Higher School of Economics,  Moscow, Russia.

In recent years, data mining and optimization heuristics have been used to analyze many large (and massive) data-sets that can be represented as a network. In these networks, certain attributes are associated with vertices and edges. This analysis  often provides useful information about the internal structure of the datasets they represent. We are going to discuss our work on several networks from telecommunications (call graph), financial networks (market graph), social networks, and neuroscience.

 In addition, we are going to present recent results on critical element selection. In network analysis, the problem of detecting subsets of elements important to the connectivity of a network (i.e., critical elements) has become a fundamental task over the last few years. Identifying the nodes, arcs, paths, clusters, cliques, etc., that are responsible for network cohesion can be crucial for studying many fundamental properties of a network.

 Лекция состоится в четверг, 4 сентября, в 18:00, в ауд. 302