Фадеев Николай Николаевич

Контакты

Телефон	495 362 7558
Рабочий адрес	Москва, Красноказарменная, 13, корпус Е, кафедра ВМСС
Email

Стаж

Начало работы в МЭИ, год	1988
Научно-педагогический стаж, лет	32
Общий стаж работы, лет	54

Образование

Уровень образования	Образовательное учреждение	Направление подготовки
Кандидат технических наук, присвоено ВАК СССР 23.07.1980; Старший научный сотрудник, присвоено ВАК СССР 14.05.1993	МЭИ	Информатика и вычислительная техника

Достижения и поощрения

Год	Описание	Приложения
2017	Ветеран труда МЭИ, присвоено решением Ректората от 29.05.17

Публикации и исследования

Год	Описание	Приложения
2017	Информатика. Представление данных и знаний. Конспект лекций. Учебное пособие по дисциплине: «Информатика». Для студентов, обучающихся по направлению «Информатика и вычислительная техника». – М.: МЭИ, 2017. – 76 с.
2015	Интеллектуальные системы. Сборник лабораторных работ: методическое пособие по дисциплине «Интеллектуальные системы» по направлению «Информатика и вычислительная техника». – М.: Изд-во МЭИ, 2015. – 48 с.	1
2009	Нечеткие технологии. Конспект лекций: учебное пособие по дисциплине «Системы искусственного интеллекта» по направлению «Информатика и вычислительная техника». – М.: Издательский дом МЭИ, 2009. – 40 с.	1

Преподаваемые дисциплины

Преподаваемые дисциплины
Интеллектуальные системы

Краткая информация о служебной/научной карьере

Карьеру начал на ВЦ в/ч 29139. Далее - аспирантура МЭИ. Затем - старший научный сотрудник одного из научных центров.
Последние 29 лет - доцент кафедры ВМСС НИУ МЭИ. В 2008 году в рамках инновационного проекта разработал систему сертификации знаний для целей дистанционного образования.
Доступна по адресу http://cks.mpei.ru.

Сфера интересов

Разработка нейросетевой системы сертификации знаний «Neuro CKS» со следующим свойствами.
1. Применение дуальных нейросетей. На стороне преподавателя функционируют две нейросети с передачей данных между ними: нейросеть 1 выполняет прямую задачу – получение распределения выходов по оценкам; нейросеть 2 выполняет обратную задачу – расчет исходных данных для выполнения работы. Такой подход обеспечивает обратную связь в нейросетевой системе сертификации знаний, что позволит сформировать базу знаний учебного процесса за период времени: контрольные недели, семестр, учебный год. Это дает возможность управлять учебным процессом: тестирование, модификация, прогнозирование.
2. Режим самообучения в нейросетевой системе сертификации знаний позволяет учитывать персональное восприятие каждого студента в части накопления знаний, умений и владений. Такое свойство нейросетевой системы сертификации знаний отвечает современному подходу в теории и практике обучения –
Neuroeducation.
Предполагается внедрение нейросетевой системы сертификации знаний в учебный процесс и подача конкурсных заявок на ее внедрение в цифровую экономику РФ.
Состояние системы сертификации знаний на сегодня – на сайте http://cks.mpei.ru. Там же приведены методические материалы по нейросетям, пример решения простой задачи по электротехнике и руководства по установке и эксплуатации виртуальной машины и нейростудии.

31.05.2023 15:32