Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2023)

Постійне посилання зібрання

https://ela.kpi.ua/handle/123456789/70127
Збірник містить тези доповідей, що були представлені на міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2023)», присвяченій 125-й річниці КПІ ім. Ігоря Сікорського. В доповідях розглянуті сучасні наукові та практичні проблеми інформатики та програмної інженерії.

Переглянути

Перегляд Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології (SoftTech-2023) за Ключові слова "004.8"

Зараз показуємо 1 - 4 з 4
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Забезпечення майбутнього машинного навчання: вирішення питань конфіденційності, надійності та етичних проблем
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Гребенник, Андрій Дмитрович; Шибаєва, Наталя Олегівна
    У цій статті розглядаються етичні складнощі широкого впровадження машинного навчання, розглядаються конфіденційність, надійність моделі та ширші етичні проблеми. Зосереджуючись на впливі на суспільство, він підкреслює першочергову важливість конфіденційності, що обумовлено великою кількістю особистих даних під час навчання моделей. Обговорюються ризики ненавмисного розголошення та повторної ідентифікації, що вимагає тонкого балансу між корисністю моделі та індивідуальною конфіденційністю в умовах зміни правил. Наголошуючи на стійкості моделі до агресивних атак, у статті досліджуються такі методи, як змагальне навчання, використання різноманітних наборів даних та інструменти інтерпретації. Етичні міркування, особливо в таких нових технологіях, як автономні системи, ретельно вивчаються, кульмінацією чого є заклик до цілісного підходу, який відстоює справедливість, прозорість і конфіденційність у відповідальних і етичних практиках машинного навчання.
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Задача навігації рою дронів для дослідження невідомого середовища
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Бурков, Антон Олексійович; Писаренко, Андрій Володимирович
    Рої дронів є одним з найперспективніших сучасних напрямків у сфері робототехніки та штучного інтелекту. Дана робота присвячена задачі навігації рою дронів для дослідження невідомого середовища засобами штучного інтелекту. В роботі представлена абстрактна математична модель невідомого середовища. Модель враховує фактори, що впливають на рій дронів та кожен дрон окремо, такі як швидкість, стабільність зв’язку та можлива втрата дронів. Поставлена задача вирішена із застосуванням методів штучного інтелекту.
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Інновації в галузі віртуальної та доповненої реальності
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Варварчук, Владислав Вадимович; Шибаєва, Наталя Олегівна
    У статті розглядаються сучасні інновації в галузі віртуальної та доповненої реальності. Досліджуються технологічні досягнення, що впливають на розвиток цих галузей, та аналізується їхній вплив на сучасне суспільство. Стаття також висвітлює потенціал використання віртуальної та доповненої реальності в різних сферах, включаючи освіту, медицину, бізнес та розваги.
  • Ескіз
    ДокументВідкритий доступ
    Інформаційна система аналізу відео на YouTube з використанням нейронних мереж
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Кобченко, Владислав Русланович; Шимкович, Володимир Миколайович
    Дана робота присвячена розробці інформаційної системи, яка аналізуватиме відеоконтент на платформі YouTube. Для цього буде розроблено графічний додаток, що відображатиме дані в текстовому та графічному форматі, який можна буде налаштовувати. Також буде можливість отримати статистику по каналу в цілому. Дані для відображення отримуватимуться за допомогою відкритого API. Так як в YouTube наразі не відображається число людей, яким не сподобалось відео, неможливо точно його оцінити. Тому задля визначення більш точної оцінки додатково буде створено нейронну мережу, що аналізуватиме коментарі до відео, а саме оцінюватиме їх тональність, яка може бути позитивною або негативною. Для цього буде досліджено відомості про засоби обробки природної мови, порівняно різні архітектури нейромереж та обрано ту, що якнайкраще підійде для цієї задачі. Після цього буде визначено оптимальні показники для архітектури. Для її навчання також буде зібрано спеціальний датасет.