• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты
Руководство
Киселева Ирина Анатольевна
Заместитель декана факультета по учебной работе Киселева Ирина Анатольевна
Заместитель декана факультета по работе со студентами Шадрина Елена Викторовна
Отдел сопровождения учебного процесса очных программ бакалавриата и магистратуры: Начальник отдела Емельянова Мария Максимовна

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

Образовательные программы
Бакалаврская программа

Бизнес-информатика

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

Компьютерные науки и технологии

4 года
Очная форма обучения
165/100

165 бюджетных мест

100 платных мест

РУС+АНГЛ
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Прикладная математика и информатика

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

Программная инженерия (очно-заочное обучение)

4,5 года
Очно-заочная форма обучения
60

60 платных мест

РУС
Обучение ведётся полностью на русском языке
Бакалаврская программа

Технологии искусственного и дополненного интеллекта

4 года
Очная форма обучения
10/50

10 бюджетных мест

50 платных мест

РУС+АНГЛ
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Бакалаврская программа

Фундаментальная и прикладная математика

4 года
Очная форма обучения
45

45 бюджетных мест

РУС+АНГЛ
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Бизнес-информатика

2 года
Очная форма обучения
22/20/2

22 бюджетных места

20 платных мест

2 платных места для иностранцев

РУС+АНГЛ
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Интеллектуальный анализ данных

2 года
Очная форма обучения
35/20

35 бюджетных мест

20 платных мест

РУС+АНГЛ
Обучение ведется на русском и частично на английском языке
Магистерская программа

Искусственный интеллект и компьютерное зрение

2 года
Очная форма обучения
Онлайн-программа
60/10

60 платных мест

10 платных мест для иностранцев

АНГЛ
Обучение ведётся полностью на английском языке
Магистерская программа

Математика

2 года
Очная форма обучения
15/5/2

15 бюджетных мест

5 платных мест

2 платных места для иностранцев

АНГЛ
Обучение ведётся полностью на английском языке
Глава в книге
Hebb-Inspired Low Rank Adapters for Large Language Models Fine-Tuning

Alexander Demidovskij, Artyom Tugaryov, Igor Salnikov et al.

In bk.: PRICAI 2025: Trends in Artificial Intelligence: 22nd Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, PRICAI 2025, Wellington, New Zealand, November 17–21, 2025, Proceedings, Part III. Vol. 16453. Springer, 2026. P. 603-612.

Препринт
On the minimum number of maximal distance-k independent sets in trees

Taletskii D.

math. arXiv. Cornell University, 2026

Тема «РНФ» – Новости

РНФ поддержал 29 исследовательских команд из НИУ ВШЭ

РНФ поддержал 29 исследовательских команд из НИУ ВШЭ
Российский научный фонд подвел итоги конкурса малых отдельных научных групп, направленного на поддержку и развитие научных коллективов, которые занимают лидирующие позиции в определенных областях наук. Победителями признаны более 1100 проектов, в том числе 29 из Высшей школы экономики.

Среди победителей трех конкурсов РНФ — проекты четырех кампусов ВШЭ

Среди победителей трех конкурсов РНФ — проекты четырех кампусов ВШЭ
Российский научный фонд подвел итоги конкурса на проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами, а также конкурса на продление сроков выполнения проектов по данному мероприятию, получивших гранты РНФ в 2022 году. Кроме того, подведены итоги конкурса на проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований по поручениям Президента Российской Федерации (междисциплинарные проекты). В числе победителей трех конкурсов — проекты НИУ ВШЭ, реализуемые во всех четырех кампусах университета.

Российские ученые воссоздали динамику модели нейрона мозга с помощью нейросети

Российские ученые воссоздали динамику модели нейрона мозга с помощью нейросети
Исследователи из НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде показали, как с помощью нейросети воссоздавать динамику нейрона мозга, имея всего один ряд измерений, например запись его электрической активности. Разработанная нейросеть научилась восстанавливать полную динамику системы и предсказывать ее поведение при изменении условий. Такой метод может помочь изучать сложные биологические процессы, даже если нет возможности провести все необходимые измерения. Исследование опубликовано в журнале Chaos, Solitons & Fractals.