Магістерські роботи (ІСТ)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено магістерські дисертації на здобуття ступеня магістра.
Переглянути
Перегляд Магістерські роботи (ІСТ) за Автор "Батрак, Євгеній Олександрович"
Зараз показуємо 1 - 7 з 7
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Автоматизована система обліку завантаженості громадського транспорту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-12) Мроць, Максим Богданович; Батрак, Євгеній ОлександровичПояснювальна записка магістерської дисертації складається з шістьох розділів, містить 35 таблиць, 8 додатків та 71 джерело – загалом 111 сторінки. Об`єкт дослідження: система обліку пасажиропотоку. Мета дипломного проекту: покращення точності обліку пасажирів, зменшити собівартість системи та зробити легше монтування а ніж в аналогічних системах.Документ Відкритий доступ Автоматизована система обробки рахунків на основі технологій RPA(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Трояновська, Аліна Олегівна; Батрак, Євгеній ОлександровичПояснювальна записка дипломного проекту складається з восьми розділів, містить 22 таблиці, 11 додатків та 38 джерел – загалом 136 сторінки. Об`єкт дослідження: автоматизовані системи обробки рахунків на підприємствах та технології RPA. Мета дипломного проекту: пришвидшення обробки рахунків на підприємствах. У першому розділі було описано предметну область дисертацію та розглянуто проблематику. У другому розділі розглянуто найпоширеніші існуючі рішення та проведено аналіз їхньої роботи і наскільки вони вирішують проблему. У третьому розділі було висунуто та сформовано функціональні і нефункціональні вимоги до автоматизованої системи. У четвертому розділі було здійснено вибір та його обгрунтування різних бібліотек, модулів, сервісів та фреймворків, які були використані для реалізації системи. У п’ятому розділі було сформовано і деталізовано бізнес-процес, його сценарії, транзакції та обробку даних в межах процесу. У шостому розділі було створено та описано структурну схему автоматизованої системи, було описано робочий процес системи і його компоненти. У сьомому розділі було описано процес створення власних бібліотек для логування та роботи з деякими сервісами, а також проведення тестування системи загалом. У восьмому роділі було проведено аналіз стартап проєкту, розроблено технологічний аудит та маркетингової програми.Документ Відкритий доступ Автоматизована система обробки структурованих даних(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Лисенко, Євгеній Олександрович; Батрак, Євгеній ОлександровичМагістерська дисертація містить 111 сторінок, 18 рисунків, 36 таблиць, 9 додатків, 40 джерел. Об’єкт дослідження: структуровані дані. Предмет дослідження: автоматизація обробки структурованих даних. Актуальність теми: щодня для прийняття рішень та аналізу минулих подій та прогнозування використовується обробка даних. Низька гнучкість інформаційних систем відносно постійних змін у світі викликає потребу у вторинній обробці даних, яка часто проводиться вручну. Дане дослідження спрямоване на створення програмного рішення, яке забезпечить інтуїтивний та простий у використанні функціонал з автоматизованої обробки структурованих даних невеликих масштабів, використання якого значно скоротить час обробки даних людиною та, відповідно, час отримання з них дорогоцінної інформації. Мета дослідження: Метою дослідження є аналіз методів автоматизації обробки структуровних даних невеликого розміру та реалізація автоматизованої системи обробки структурованих даних. Відповідно до мети дослідження були поставлені його задачі: • проаналізувати предметну область та існуючі рішення проблеми; • сформувати вимоги до системи; • спроєктувати, розробити та протестувати автоматизовану систему обробки структурованих даних у відповідності до поставлених вимог; • провести маркетинговий аналіз стартап-проєкту на основі розробленої системи.Документ Відкритий доступ Система аналізу погодних явищ на основі штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Матяш, Єлизавета Іванівна; Батрак, Євгеній ОлександровичСучасні виклики, пов’язані зі змінами клімату та підвищеною потребою в точних прогнозах погоди, роблять розробку ефективних систем прогнозування особливо актуальною. Існуючі рішення часто не забезпечують достатньої точності або зручності для кінцевих користувачів, що створює необхідність впровадження нових підходів, заснованих на штучному інтелекті. Дослідження спрямоване на створення інноваційної системи, що використовує нейронні мережі для підвищення точності прогнозування погодних умов. Метою роботи є створення високоточних моделей прогнозування погоди на основі нейронних мереж і впровадження їх у вебсистему для надання користувачам детальної інформації про погодні умови. Основними завданнями є: розробка та навчання моделей LSTM та NeuralProphet, порівняння їхньої ефективності, створення бекенду на основі Ruby on Rails, розробка інтерфейсу з використанням React та впровадження методів візуалізації даних. Об’єктом дослідження є система прогнозування погодних умов, яка включає збір, обробку та аналіз метеорологічних даних для прогнозування на основі штучного інтелекту. Предметом дослідження є алгоритми машинного навчання, зокрема LSTM та NeuralProphet, а також методи інтеграції моделей у вебзастосунок для візуалізації погодних даних. Розроблена система може бути застосована в різних галузях, таких як сільське господарство, логістика та енергетика, для отримання точних прогнозів погоди. Інтерфейс забезпечує зручний доступ до прогнозів та візуалізації даних, що підвищує ефективність аналізу погодних умов для прийняття рішень. Система готова до впровадження та має значний потенціал для комерціалізації.Документ Відкритий доступ Система управління дронами на основі ройового інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Терехов, Максим Євгенович; Батрак, Євгеній ОлександровичНапрям дослідження відповідає сучасним науковим і практичним потребам у розвитку систем робототехніки, зокрема тих, що спрямовані на автоматизацію процесів моніторингу та управління територіями. Робота виконується у межах наукових програм, спрямованих на інтеграцію технологій штучного інтелекту у роботизовані системи. Дослідження передбачає внесок автора у створення нових підходів до управління роєм дронів для покриття великих територій. Метою роботи є розробка інформаційної системи для керуванням ройовим інтелектом для ефективного покриття територій групою дронів. Досягнення цієї мети потребує вирішення таких задач: створення алгоритмів координації дій дронів у рої, розробка методів адаптації до змін у навколишньому середовищі, забезпечення ефективної комунікації між дронами та оптимізація маршрутів для мінімізації енергоспоживання. Об’єктом дослідження є автоматизована система ройового інтелекту, яка забезпечує функціонування групи дронів для виконання завдань на визначеній території. Предметом дослідження є алгоритми та методи управління роєм, які дозволяють оптимізувати розподіл ресурсів і маршрутів у рамках заданих умов. Робота базується на використанні математичного моделювання, алгоритмічних методів розрахунку маршрутів та кластеризації територій. Результати дослідження мають широкий спектр практичних застосувань, включаючи моніторинг територій, виконання пошуково–рятувальних операцій та оптимізацію сільськогосподарських процесів. Запропоновані алгоритми кластеризації та маршрутного планування дозволяють підвищити масштабованість і продуктивність систем, зменшуючи витрати енергії та час виконання завдань.Документ Відкритий доступ Інформаційна система для підтримки здорового способу життя на основі Інтернету речей(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Кравець, Микола Олександрович; Батрак, Євгеній ОлександровичСучасний світ стикається з численними викликами у сфері здоров’я, що спричинені малорухливим способом життя, незбалансованим харчуванням та стресовими умовами. Пошук ефективних рішень для підтримки здорового способу життя стає важливим завданням для інноваційної індустрії, особливо в контексті стрімкого розвитку технологій Інтернету речей (IoT). Інтеграція IoT у щоденну рутину відкриває нові можливості для персоналізованого моніторингу та управління фізичною активністю, що дозволяє не лише підвищувати рівень усвідомленості про стан власного здоров’я, але й сприяти досягненню конкретних цілей – схуднення, підтримання ваги чи покращення фізичної форми. Метою роботи є розробка інформаційної системи, яка включатиме в себе всі необхідні процеси для підтримання здорового способу життя. Для реалізації даної системи було виділено наступні завдання: – проаналізувати існуючі програмні рішення даної задачі; – сформувати чіткі вимоги до функціоналу інформаційної системи; – дослідити можливості IoT для збирання та обробки даних; – спроєктувати архітектуру системи, що забезпечить інтеграцію пристроїв IoT; – розробити алгоритми персоналізованого аналізу та рекомендацій; – протестувати систему для оцінки її ефективності. Об’єкт дослідження – інформаційні системи для підтримки здорового способу життя на основі Інтернету речей. Предмет дослідження – технології для розробки інформаційних систем розрахунку оцінки стану здоров’я з використанням технологій Інтернету речей.Документ Відкритий доступ Інформаційна система з пошуку та упорядкування кулінарних рецептів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Красковський, Олексій Костянтинович; Батрак, Євгеній ОлександровичІнформаційна система з пошуку та упорядкування кулінарних рецептів: 166 с., 28 табл., 32 рис., 11 дод., 28 джерел. Актуальність даної теми полягає у тому, що розвиток такої системи не тільки підтримує кулінарну освіту та культурний обмін, але також служить ключовим засобом у сфері громадського харчування та побуту. Система також корисна для освітніх цілей, сприяючи навчанню студентів кулінарних дисциплін. Мета дослідження полягає у створенні інформаційної системи, що дозволяє ефективно знаходити, організовувати та класифікувати кулінарні рецепти, враховуючи потреби користувачів і сучасні технологічні тренди. Об'єктом дослідження у даній роботі є дослідження полягає у створенні інформаційної системи, що дозволяє ефективно знаходити, організовувати та класифікувати кулінарні рецепти, враховуючи потреби користувачів і сучасні технологічні тренди. Предметом дослідження є методи та алгоритми дослідження полягає у створенні інформаційної системи, що дозволяє ефективно знаходити, організовувати та класифікувати кулінарні рецепти, враховуючи потреби користувачів і сучасні технологічні тренди. Наукова новизна роботи полягає у використанні матричної факторизації для створення точних, персоналізованих рекомендацій, інтеграції публікаційних функцій, удосконаленні алгоритмів машинного навчання та розробці зручного інтерфейсу користувача. Практична цінність роботи включає підвищення ефективності пошуку рецептів, стимулювання кулінарного обміну, оптимізацію рекомендацій на основі уподобань та застосування в гастрономічних та освітніх сферах.