Контент страницы Фадеев Николай Николаевич Контакты Телефон495 362 7558Рабочий адресМосква, Красноказарменная, 13, корпус Е, кафедра ВМССEmail СтажНачало работы в МЭИ, год1988Научно-педагогический стаж, лет32Общий стаж работы, лет54 ОбразованиеУровень образованияОбразовательное учреждениеНаправление подготовкиКандидат технических наук, присвоено ВАК СССР 23.07.1980; Старший научный сотрудник, присвоено ВАК СССР 14.05.1993МЭИИнформатика и вычислительная техника Достижения и поощренияГодОписаниеПриложения2017Ветеран труда МЭИ, присвоено решением Ректората от 29.05.17 Публикации и исследованияГодОписаниеСоавторыПриложения2017Информатика. 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.2015Интеллектуальные системы. Сборник лабораторных работ: методическое пособие по дисциплине «Интеллектуальные системы» по направлению «Информатика и вычислительная техника». – М.: Изд-во МЭИ, 2015. – 48 с. 1 2009Нечеткие 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 дисциплиныПреподаваемые дисциплиныИнтеллектуальные системы Краткая информация о служебной/научной карьереКраткая информация о служебной/научной карьереКарьеру 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 интересовСфера 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