Все сообщения

Студенты факультета на субботнике

26 April 2024

24 апреля студенты факультета ВМК приняли участие в ежегодном субботнике на территории Московского университета.

Расписание работы факультета на майские праздники

25 April 2024

27.04.24 (суббота) – учебный день (занятия по расписанию понедельника)
28.04.24 (воскресенье) – выходной день (не учимся)
29.04.24 (понедельник) – учебный день (занятия по расписанию субботы)
30.04.24 (вторник) – выходной день (не учимся)
01.05.24 (среда) – праздничный день (не учимся)
02.05.24-04.05.24 – учебные дни
05.05.24 (воскресенье) – выходной день (не учимся)
06.05.24-08.05.24 – учебные дни
09.05.24 (четверг) – праздничный день (не учимся) 10.05.24 – (пятница) - выходной день (не учимся)

Поздравляем юбиляров апреля!

01 April 2024

Якобовский Михаил Владимирович (кафедра ВМ) – 08 апреля;
Богомолов Сергей Владимирович (кафедра ВМ) – 13 апреля;
Ломов Игорь Сергеевич (кафедра ОМ) – 15 апреля;
Медведев Вячеслав Александрович (группа технической эксплуатации) – 18 апреля.

С юбилеем!

27 March 2024

Глубокоуважаемый Игорь Анатольевич!

Ученый совет, профессорско-преподавательский состав и студенты факультета ВМК горячо поздравляют Вас с 70‑летием!

Ученые МГУ разработали модель для анализа процессов миграции виртуальных машин

19 March 2024

Ученые факультета ВМК МГУ совместно с коллегами из ФИЦ «Информатика и управление» РАН и РУДН представили результаты исследования, посвященного анализу процессов миграции виртуальных машин (ВМ) в облачных инфраструктурах.

С Днём рождения, факультет ВМК!

16 March 2024

54 года назад был создан факультет вычислительной математики и кибернетики Московского Государственного университета. В сегодняшний День рождения https://cs.msu.ru/node/3951 поздравляем факультет!

Желаем факультету долгих лет процветания, самых лучших студентов и самых мудрых преподавателей!

Ученые МГУ научились анализировать эмоции с помощью нейросетей

15 March 2024

Ученые МГУ представили новое семейство архитектур моделей машинного обучения с применением графовых нейронных сетей, которое обещает значительно улучшить возможности интерпретации и обобщения при анализе сложных многомерных временных рядов, а также привлечь к анализу дополнительную метрическую информацию из предметной области.