Пушкарев Кирилл Владимирович

Образование

Образование

• 2010г. Сибирский федеральный университет, Информатика и вычислительная техника

Повышение квалификации

• 2014г.  ФГАОУ ВО «СФУ» Программа Инновационное образование в идеологии Всемирной инициативы CDIO С 01.07.2014 по 15.12.2014. удостоверение
• 2015г.  ФГАОУ ВО «СФУ» Программа Развитие личностных компетенций в инженерном образовании CDIO с 26.01.2015 по 01.06.2015 Удостоверение
• 2016г.  ФГАОУ ВО «СФУ» Программа Создание учебного видео и аудио с 03.10.2016 по 16.12.2016 сертификат
• 2016г.  ФГАОУ ВО «СФУ» Программа Разработка электронных курсов в системе LMS Moodle (дистанционно) с 03.10.2016 по 16.12.2016 сертификат
• 2017г.  ФГАОУ ВО «СФУ» Программа Проведение дистанционных занятий с использованием сервиса Mind с 13.03.2017 по 24.03.2017 сертификат
• 2018 г., ФГАОУ ВО «Тюменский государственный университет», программа «Сопровождение студентов с инвалидностью и ограниченными возможностями здоровья в инклюзивной образовательной среде вуза», 13.03.2018-11.04.2018, удостоверение.
• 2020 г. ФГАОУ ВО «СФУ», программа «Методические приемы организации учебной деятельности в условиях электронного обучения и дистанционных образовательных технологий», 72 ч., с 10.03.2020 по 05.06.2020, удостоверение.
• 2020 г. ФГАОУ ВО «СФУ», программа «Мобильное обучение», 36 ч., с 15.10.2020 по 21.12.2020, удостоверение.

Публикации

Научные направления

• Эвристические методы глобальной оптимизации
• Нейронные сети

Научные публикации

• Пушкарев К. В. Глобальная оптимизация на основе нейросетевой аппроксимации инверсных зависимостей с эволюционным управлением параметрами // Программные системы: теория и приложения. — 2019. — 10:2(41). — с. 33–65. — DOI: 10.25209/2079-3316-2019-10-2-33-65. — URL: http://psta.psiras.ru/read/psta2019_2_33-65.pdf.
• Pushkaryov K. V. Global optimization via neural network approximation of inverse coordinate mappings with evolutionary parameter control // Program Systems: Theory and Applications. — 2019. — 10:2(41). — pp. 3–31. — DOI: 10.25209/2079-3316-2019-10-2-3-31. — URL: http://psta.psiras.ru/read/psta2019_2_3-31.pdf
• Пушкарев К. В., Кошур В. Д. Гибридный эвристический параллельный метод глобальной оптимизации // Вычислительные методы и программирование. — 2015. — Т. 16. — С. 242–255.
• 2014г. Пушкарев К. В. Гибридный эвристический параллельный метод глобальной оптимизации // Нейроинформатика, её приложения и анализ данных : Материалы XXII Всероссийского семинара, 26–28 сентября 2014 г. / под ред. А. Н. Горбаня ; отв. за вып. М. Г. Садовский. — Красноярск : Институт вычислительного моделирования СО РАН, 2014. — С. 142—147.
• 2013г. Гибридный метод глобальной оптимизации на основе нейросетевых аппроксимаций инверсных зависимостей, метода Хука-Дживса и подвижных групп пробных точек / К. В. Пушкарев // Молодежь и наука: сборник материалов IХ Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых с международным участием, посвященной 385-летию со дня основания г. Красноярска [Электронный ресурс] № заказа 2394/отв. ред. О.А.Краев - Красноярск : Сиб. федер. ун-т., 2013.
• 2013г. Пушкарев К. В. Гибридный метод глобальной оптимизации на основе нейросетевых аппроксимаций инверсных зависимостей, метода Хука-Дживса и подвижных групп пробных точек // Молодежь и наука: сборник материалов IХ Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых с международным участием, посвященной 385-летию со дня основания г. Красноярска [Электронный ресурс] № заказа 2394/отв. ред. О.А.Краев - Красноярск : Сиб. федер. ун-т.,2013 .
• 2012г. Гибридный метод глобальной оптимизации на основе нейросетевых аппроксимаций инверсных зависимостей и метода Хука-Дживса / К. В. Пушкарев // Молодежь и наука: сборник материалов VIII Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, посвященной 155-летию со дня рождения К.Э.Циолковского [Электронный ресурс] / отв. ред. О.А.Краев - Красноярск : Сиб. федер. ун-т., 2012.
• 2012г. Пушкарев К. В. Гибридный метод глобальной оптимизации на основе нейросетевых аппроксимаций инверсных зависимостей и метода Хука-Дживса // Молодежь и наука: сборник материалов VIII Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, посвященной 155-летию со дня рождения К.Э.Циолковского [Электронный ресурс]. В 4 т. Т. 2. Естественные науки / отв. ред. О.А.Краев - Красноярск : Сиб. федер. ун-т., 2012.
• 2011г. Global Optimization via Neural Network Approximation of Inverse Coordinate Mappings / V. D. Koshur, K. V. Pushkaryov // Optical Memory & Neural Networks (Information Optics). — 2011. — Vol. 20, No. 3. — P. 181–193.
• 2011г. Koshur V. D. Global Optimization via Neural Network Approximation of Inverse Coordinate Mappings / V. D. Koshur, K. V. Pushkaryov // Optical Memory & Neural Networks (Information Optics). — 2011. — Vol. 20, No. 3. — P. 181–193.
• 2011г. Программирование на языке высокого уровня [Электронный ресурс] : учеб.-метод. пособие для самостоят. работы [для студентов спец. 230101.65 «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети» и напр. 230100.62 «Информатика и вычислительная техника»] / Сиб. федерал. ун-т ; сост.: А. В. Редькина, А. В. Редькин, К. В. Пушкарев. — Электрон. текстовые дан. (PDF, 283 Кб). — Красноярск : СФУ, 2011. — 22 c.
• 2011г. Редькина, А. В. Программирование [Электронный ресурс] : учебный комплект / авт. : А. В. Редькина, К. В. Пушкарев, М. А. Русаков ; разраб. : Центр обучающих систем ИнТК СФУ. - Версия 1.0. - Электрон. дан. (960 Мб). - Красноярск : СФУ, 2011. - 1 электрон. опт. диск (CD).
• 2010г. Глобальная оптимизация на основе нейросетевой аппроксимации инверсных зависимостей / В. Д. Кошур, К. В. Пушкарев // XIII Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2011»: Сборник научных трудов. В 3-х частях. Ч. 1 / Отв. ред. О. А. Мишулина. — М.: НИЯУ МИФИ, 2010. — С. 89-98
• 2010г. Дуальные обобщённо-регрессионные нейронные сети для решения задач глобальной оптимизации / В. Д. Кошур, К. В. Пушкарев // Научная сессия НИЯУ МИФИ – 2010. XII Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2010»: Сборник научных трудов. В 2-х частях. Ч. 2 / Отв. ред. О. А. Мишулина. — М.: НИЯУ МИФИ, 2010. — С. 219-227
• 2010г. Кошур В. Д. Глобальная оптимизация на основе нейросетевой аппроксимации инверсных зависимостей / В. Д. Кошур, К. В. Пушкарев // XIII Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2011»: Сборник научных трудов. В 3-х частях. Ч. 1 / Отв. ред. О. А. Мишулина. — М.: НИЯУ МИФИ, 2010. — С. 89-98.
• 2009г. Koshur V., Kuzmin D., Legalov A., Pushkaryov K. Solution of Large-Scale Problems of Global Optimization on Basis of Parallel Algorithms and Cluster Implementation of Computing Processes. / Parallel Computing Technologies, 10th International Confernce PACT August-September, 2009. – Novosibirsk, Russia. – Pp. 121-125.
• 2009г. Модификация обобщённо-регрессионных нейронных сетей для решения задач глобальной оптимизации / В. Д. Кошур, К. В. Пушкарев // Молодёжь и наука: начало XXI века: сб. материалов Всероссийской научно- технической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных: в 7 ч. Ч. 2 / сост. О. А. Половинкина; МИОЦ ФГОУ ВПО «СФУ». — Красноярск: ИПК СФУ, 2009. — С. 59-61
• 2008г. Глобальная оптимизация на основе инверсных соотношений и обобщенно регрессионных нейронных сетей / В. Д. Кошур, К. В. Пушкарев // Научная сессия МИФИ – 2008. X Всероссийская научно–техническая конференция «Нейроинформатика-2008»: Сборник научных трудов. В 2-х частях. Ч. 2 / Отв. ред. О. А. Мишулина. — М.: МИФИ, 2008. — С. 182-192

Учебные публикации

• Информатика : учебно-методическое пособие / Сиб. федер. ун-т, Ин-т космич. и информ. технологий ; сост. К. В. Пушкарев. — Электрон. текстовые дан. (pdf, 1,7 Мб). — Красноярск : СФУ, 2020 (2020-09-29). — 76 с. — Загл. с титул. экрана. — Изд. № 2020-12037 : Б. ц. — Текст : электронный. — URL: http://Lib3.sfu-kras.ru/ft/LIB2/ELIB/u004/i-828093211.pdf.
• Решение оптимизационных задач программными средствами : [учеб-метод. материалы к изучению дисциплины для ...09.03.01 Информатика и вычислительная техника] / К.В Пушкарев. — Красноярск : СФУ, 2020.
• Информатика : [учеб-метод. материалы к изучению дисциплины для ...09.03.01.30 Информатика и вычислительная техника] / К.В Пушкарев. — Красноярск : СФУ, 2020.
• Основы программирования [Текст] : [учеб-метод. материалы к изучению дисциплины для ...09.03.01 Информатика и вычислительная техника (адаптированная образовательная программа)] / А. В. Редькина, К. В. Пушкарев, М. С. Ушакова. — Красноярск : СФУ, 2019.
• Практика по получению первичных профессиональных умений и навыков, в том числе первичных умений и навыков научно-исследовательской деятельности [Текст] : [учеб-метод. материалы к изучению дисциплины для ...09.03.01 Информатика и вычислительная техника (адаптированная образовательная программа)] / К. В. Пушкарев, Н. Ю. Сиротинина. — Красноярск : СФУ, 2019.
• Информатика [Текст] : [учеб-метод. материалы к изучению дисциплины для ...09.03.01 Информатика и вычислительная техника (адаптированная образовательная программа)] / К. В. Пушкарев. — Красноярск : СФУ, 2019.

Достижения

• 2012г. Специальная государственная стипендия Правительства РФ для аспирантов.
• Почётная грамота СФУ «За добросовестный труд, высокий профессионализм», 2019 г.
• Почётная грамота СФУ «За существенный вклад в сфере подготовки высококвалифицированных кадров, за многолетний добросовестный труд», 2019 г.

Дисциплины

• Информатика
• Прикладная теория цифровых автоматов
• Языки программирования. Дополнительные разделы
• Методы оптимизации
• Учебная практика
• Основы программирования
• Решение оптимизационных задач программными средствами.

РИД

• 2014г. Пушкарев К. В. Гибридный эвристический параллельный глобальный оптимизатор : свидетельство о гос. регистрации прогр. для ЭВМ №2014617622 от 29.07.2014 / К. В. Пушкарев. — Федеральная служба по интеллектуальной собственности.
• 2018 г. Пушкарев К. В. Программный модуль глобальной оптимизации на основе нейросетевой аппроксимации инверсных зависимостей с эволюционной самонастройкой : cвидетельство о гос. регистрации прогр. для ЭВМ № 2018661591 от 10.09.2018 / К. В. Пушкарев. — Федеральная служба по интеллектуальной собственности, 2018.

Гранты