Кафедра цифрових технологій в енергетиці (ЦТЕ)
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд Кафедра цифрових технологій в енергетиці (ЦТЕ) за Назва
Зараз показуємо 1 - 20 з 263
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Android-додаток визначення раціону харчування на основі штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Зданевич, Володимир Романович; Шаповалова, Світлана ІгорівнаДипломна робота виконана на 55 сторінках, містить 51 ілюстрацію, 25 джерел в переліку посилань, 1 додаток. Мета роботи – створення додатку для підбору раціону за заданими параметрами. Методи та засоби: програмний продукт було розроблено з використанням таких технологій як Kotlin, Java, Python, MVVM, Room, Glide, View Binding, Android Studio. Результат – андроїд-додаток, який допомагає користувачеві побудувати свій раціон на основі улюблених страв, а також допомагає знаходити нові рецепти та приготувати їх за рецептом.Документ Відкритий доступ Maya-плагін для редагування тривимірних об'єктів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Федусенко, Федір Сергійович; Кардашов, Олександр ВадимовичЗаписка містить 64 сторінок, 36 рисунків, 1 додаток, 14 посилань. Метою кваліфікаційної роботи є розробка інструменту, який дозволяє моделювати кабелі з високою точністю та ефективністю, забезпечуючи значне зниження часу моделювання. Розробка базується на використанні мов програмування Python та MEL (Maya Embedded Language), а також використанні Maya Python API та інструменту Qt Designer для створення користувацького інтерфейсу. У роботі описано основні етапи створення плагіну, включаючи аналіз існуючих рішень, проектування архітектури плагіну, розробку інтерфейсу та інтеграцію плагіну в середовище Maya. Також представлені результати тестування плагіну та рекомендації щодо його використання та подальшого розвитку. Рекомендації з використання плагіну включають його адаптацію для освітніх цілей у сфері 3D графіки та анімації, а також комерційне використання в індустрії комп'ютерних ігор та кіно. Це демонструє високу ефективність плагіну та його потенціал у професійному середовищі моделювання.Документ Відкритий доступ ORM бібліотека Hibarnate для взаємодії з базами даних(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Шалигін, Михаїл Олексійович; Отрох, Сергій ІвановичДипломну роботу виконано на 66 сторінках, що містять 20 ілюстрацій, 13 таблиць і 22 джерела, які перераховані в переліку посилань. Дипломна робота присвячена створенню демонстраційного веб-застосунку для управління складом товарів, який взаємодіє з базами даних за допомогою фреймворку ORM Hibernate. У цій роботі розглянуто, наскільки Hibernate є корисним для розробки веб-застосунків і виявлено переваги порівняно з традиційним JDBC. Мета роботи – розкрити всі найсучасніші можливості ORM Hibernate та продемонструвати їх на прикладі веб-застосунку з управління складом. Методи та засоби: Java, Spring Framework, Spring Boot, Spring Data JPA, Spring MVC, Hibernate, Maven, PostgreSQL, HTML, CSS, Bootstrap, Thymeleaf, IntelliJ IDEA Результат – демонстраційний веб-застосунок для управління складом товарів, який реалізує основні функції управління товарами, поставками та замовленнями, використовуючи можливості ORM Hibernate для взаємодії з базою даних.Документ Відкритий доступ Web-орієнтована система моніторингу медіа-контенту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Зубок, Артем Віталійович; Кардашов, Олександр ВадимовичДипломна робота виконана на 60 сторінках, містить 31 ілюстрацію, 1 додаток та 11 джерел в переліку посилань. Мета роботи – розробка web-орієнтованої системи моніторингу медіа-контенту. Методи та засоби: мова програмування C#, фреймворк ASP.NET, база даних MongoDB, бібліотека Newtonsoft.Json, мова розмітки HTML, мова каскадних стилів CSS, мова програмування JavaScript. Результат – веб-система моніторингу медіа-контенту різних типів медіа.Документ Відкритий доступ WEB-технології моніторингу сталого розвитку агровиробництва(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Кедрун, Володимир Олександрович; Полягушко, Любов ГригорівнаМагістерська дисертація складається зі: вступу, 5 розділів: постановка завдання моніторингу сталого розвитку агровиробництва, огляд практичних методів вирішення задачі моніторингу сталого розвитку агровиробництва, опис програмної реалізації, робота користувача з програмною системою, розробка стартап-проєкту; висновку, списку використаних джерел, який складається з 23 пунктів. Загальний обсяг роботи 103 сторінки, включаючи 31 рисунок, 23 таблиці та додаток. Станом на сьогодні сталий розвиток агровиробництва є важливою метою для забезпечення продовольчої безпеки, збереження навколишнього середовища та підвищення життєздатності сільськогосподарських угідь в громадах. Стабільне функціонування агросектору стає стратегічно важливим для гарантування продовольчої безпеки, збереження екосистем та підвищення життєздатності сільськогосподарських угідь нашої держави. Метою роботи є створення підсистеми для комплексного еко-енерго-економічного моніторингу для моніторингу сталого розвитку агровиробництва з використанням сучасних веб-технологій. Завдання дослідження: • Аналіз сучасних технологій та інструментів для прогнозування та планування розвитку сільського господарства. • Забезпечення доступу до інформації з аналізом ґрунтів, а саме їх тип. • Відображення динаміки урожайності та статистики імпорту/експорту сільськогосподарських культур у табличних та графічних представленнях. • Відображення втраченої території внаслідок повномасштабної війни в Україні. Об’єктом дослідження є методи моніторингу аграрної сфери у комп’ютерних інформаційних системах. Предметом дослідження є використання сучасних веб-технологій для проведення моніторингу сталого розвитку агровиробництва. Методи дослідження: спостереження, порівняння, аналіз, моделювання. Практичне значення одержаних результатів: розроблена підсистема моніторингу сталого розвитку агровиробництва дасть змогу забезпечувати комерційні та не комерційні потреби агрономів та фермерів, екологів та науковців, інвесторів та бізнес-аналітиків, урядових органів або ж громадських організацій. Апробація результатів дослідження: результати роботи було представлено на - IV Міжнародній студентській науковій конференції “Тренди та перспективи розвитку мультидисциплінарних досліджень”, 01.12.2023, Луцьк, Україна та VI Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції студентів, аспірантів та молодих вчених “Сучасні комп`ютерні системи та мережі в управлінні”, 30.11.2023, Херсон, Україна. Публікації: Сліпченко В.Г., Полягушко Л.Г., Кедрун В.О. WEB-технології моніторингу сталого розвитку агровиробництва. Сучасні комп`ютерні системи та мережі в управлінні: матеріали VI Всеукр. наук.-практ. інт.-конф. студ., асп. та молодих вчених, 30 лист. 2023 р., м.Херсон : ISBN 978–617–8187–04–0, 2023. C. 187–190. Полягушко Л.Г., Кедрун В.О. Аналіз особливостей візуалізації аграрних показників за допомогою цифрових карт. Тренди та перспективи розвитку мультидисциплінарних досліджень: матеріали IV Міжнар. студ. наук. конф., 1 груд. 2023р., м.Луцьк : ISBN 978–617–8126–79–7, 2023. С. 288–291. Загальна кількість публікацій – дві.Документ Відкритий доступ WEB-технології реалізації проведення фінансового моніторингу в фінансових компаніях(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Кляус, Кирило Станіславович; Сегеда, Ірина ВасилівнаСтруктура і обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, шести розділів і висновків. Робота містить тридцять п’ять посилань на літературні матеріали, тридцять два рисунка, двадцять таблиць і два додатки. Загальна кількість сторінок без додатків – дев’яносто чотири. Актуальність теми. У сучасному світі фінансові компанії відіграють важливу роль у забезпеченні стабільності та розвитку світової економіки. Однак із постійними змінами у фінансовому середовищі та збільшенням обсягу фінансових операцій зростає потреба в ефективному фінансовому моніторингу для запобігання фінансовим злочинам та виконання законів. Інновація. З цієї причини досліджуються новітні веб-технології, що використовуються для здійснення фінансового моніторингу у фінансових компаніях, і створюються програмні продукти, які виконують всі необхідні функції. Фінансовий моніторинг є дуже важливим і важливим у сучасному світі і має значний вплив на фінансові компанії та світову економіку в цілому. Зростаюча складність фінансового середовища та зростаючий обсяг фінансових операцій створюють багато проблем та загроз, які необхідно вирішити за допомогою ефективного фінансового моніторингу. Метою цього дослідження є розробка практичних пропозицій щодо впровадження веб-технологій для фінансового моніторингу у фінансових компаніях та їх ефективного використання. Для досягнення цієї мети ми розглянемо наступні теми: Завдання, які були визначено для виконання: — аналіз сучасних підходів до фінансового моніторингу та виявлення недоліків і труднощів, викликаних збільшенням обсягу фінансових транзакцій.; — розгляд WEB-технологій, їх можливостей та прикладів використання в контексті фінансового моніторингу; — змоделювати структуру роботи системи; — розробити додаток з використанням різноманітних WEB-технологій; — розробити механізми безпеки даних авторизованих акаунтів; — розробити типові форми опитувальників в зручному форматі для заповнення клієнтом; — розробити можливість створення звітностей для регулятора; — розробити можливість реалізації структури власності юридичних осіб; — розробити можливість перевірки клієнтів; — розробити можливість автоматичного присвоювання рівня клієнта; — розробити автоматичне формування анкети клієнта. Об’єктом дослідження є фінансовий ринок. Предмет дослідження: фінансовий моніторинг в фінансових компаніях. Методи дослідження. При створенні системи проведення фінансового моніторингу до загальнонаукових і спеціалізованих методів такого наукового пізнання відносяться: аналіз (розгляд існуючих програмних рішень, вибір архітектури сервера і програмного забезпечення, створення початкового проекту), індукція (визначення аналізу даних), формат графічного представлення у вигляді таблиці. Він використовувався як простий метод (для графічної візуалізації даних), метод порівняння (для порівняння отриманих даних), моделювання (для розробки всієї системи, відображення архітектури сервера, для створення друкованих договорів страхування). Як і в кластерному аналізі (для групування даних за певними критеріями). Практична новизна: Було досліджено сучасні WEB-технології, які застосовуються для реалізації проведення фінансового моніторингу в фінансових компаніях та створено програмний продукт, який реалізує весь функціонал, який потрібен. Актуальність і значення фінансового моніторингу в сучасному світі надзвичайно великі і мають суттєвий вплив на фінансові компанії та світову економіку вцілому. Зростаюча складність фінансового середовища та збільшення обсягів фінансових операцій створюють ряд викликів і загроз, які необхідно вирішувати шляхом ефективного фінансового моніторингу. Практичне значення. Розроблена система використовується в ТОВ «Інститут Фінансових Рішень». Апробація результатів: результати роботи були представлені на двох конференціях: — XI Міжнародна науково-практична конференція «The latest information and communication technologies in education»; — VІІІ Міжнародної науково-практичної конференції «Сталий розвиток – ХХІ століття (наукові читання імені Ігоря Недіна)».Документ Відкритий доступ Windows-додаток для геометричного моделювання та проєкціювання об’єктів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Сухенко, Богдан Олександрович; Кардашов, Олександр ВадимовичМета роботи – створення Windows-додатку для геометричного моделювання та проєкціювання об’єктів. Методи та засоби: задання проєкцій за допомогою матриць перетворень, параметричне задання фігур у просторі, алгоритм зчитування файлів формату .obj, мова програмування C#, графічна підсистема WPF, бібліотеки SkiaSharp, NCalc та MaterialDesign. Результат – Windows-додаток, що містить засоби геометричного моделювання та проєкціювання різних об’єктів. Дипломна робота виконана на 85 сторінках, в ній міститься 26 рисунків, 1 додаток, 21 джерело в переліку посилань.Документ Відкритий доступ Автоматизація бізнес-процесів з використанням CRM-системи на прикладі фітнес-центру(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Дроздюк, Олександр Вікторович; Шушура, Олексій МиколайовичМета роботи полягає в розробці CRM–системи для автоматизації бізнес–процесів у фітнес–центрах. Для досягнення цієї мети були визначені наступні задачі: - проаналізувати сучасний стан та тенденції автоматизації бізнес–процесів, особливо у сфері управління клієнтськими відносинами; - провести аналіз існуючих програмних рішень CRM–систем; - визначити методи та засоби реалізації CRM–системи для автоматизації бізнес–процесів у фітнес–центрах; - розробити програмне забезпечення CRM–системи для автоматизації бізнес–процесів, та провести його тестування; - розробити методику використання системи для підвищення конкурентоспроможності та довгострокового залучення клієнтів. Методи дослідження. Для виконання поставлених задач були використані наступні методи: збір, аналіз та консолідація розподіленої інформації, розробка мікросервісної архітектури, методи комп’ютерної графіки та технології візуалізації даних, експериментальне моделювання. Результат - розроблена CRM–системи у фітнес–центрах для підвищення ефективності управління клієнтськими відносинами, що дозволить оптимізувати роботу з клієнтською базою, забезпечить персоналізований підхід, автоматизує розклад занять та програми лояльності.Документ Відкритий доступ Автоматизація виконання контролю доручень по кафедрі на основі хмарних технологій(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Краєвська, Марія Дмитрівна; Шушура, Олексій МиколайовичСтруктура та обсяг дипломної роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаних джерел з 30 найменувань і містить 39 рисунків, 30 таблиць. Повний обсяг магістерської дисертації становить 103 сторінки. Актуальність. Автоматизація виконання контролю доручень є важливою складовою для підвищення ефективності управління та організації роботи в академічних установах, зокрема на кафедрах. Ефективне управління дорученнями на кафедрах університетів, є важливим завданням, яке впливає на продуктивність. Традиційно цей процес виконується вручну або за допомогою неспеціалізованих інструментів, що часто призводить до втрати інформації, затримок у виконанні завдань та ускладнює процес моніторингу прогресу. Таким чином, розробка спеціалізованого програмного продукту для автоматизації контролю виконання доручень по кафедрі є актуальною задачею. Вона відповідає потребам сучасного освітнього процесу, сприяє підвищенню якості управління роботою кафедр і знижує ризики затримок та помилок у виконанні доручень. Сучасні хмарні технології та інструменти розробки веб-додатків відкривають нові можливості для створення ефективних систем управління дорученнями, що забезпечують зручність, швидкість та гнучкість в процесах координації та контролю. Мета роботи полягає у розробці програмного продукту для автоматизації контролю виконання доручень в академічному середовищі, зокрема на кафедрах університетів. Для досягнення цієї мети були визначені наступні задачі: – провести аналіз існуючих систем управління проектами; – визначити основні вимоги до системи автоматизації контролю доручень; – спроектувати архітектуру програмного забезпечення, що інтегрується з хмарними технологіями та базою даних; – розробити веб-інтерфейс для ефективної взаємодії користувачів з системою; – реалізувати бек-енд логіку для обробки та керування дорученнями; – забезпечити інтеграцію системи з Google Cloud для оптимізації зберігання даних та обробки запитів; – провести тестування системи для забезпечення її надійності та відповідності поставленим вимогам. Об’єктом дослідження є процес управління дорученнями в академічному середовищі. Предметом дослідження є системи та методи автоматизації контролю виконання доручень, інтегровані з хмарними сервісами, що забезпечують підвищення ефективності адміністрування та оптимізацію процесів управління академічними проектами. Практичне значення одержаних результатів полягає у розробці веб-додатку, який спрощує процес управління дорученнями, підвищує прозорість і ефективність контролю виконання робіт, а також забезпечує оперативний обмін інформацією між викладачами та адміністративним персоналом. Апробація результатів дисертації. Основні положення роботи доповідались і обговорювались на Х Всеукраїнській науково-практичній конференції здобувачів вищої освіти та молодих вчених з автоматичного управління, присвяченій «Дню ракетно-космічної галузі України».Документ Відкритий доступ Автоматизація замірів технічних характеристик антен з функцією складання пеленгаційної характеристики пар антен(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Гасанов, Ельдар Ігорович; Отрох, Сергій ІвановичСучасна індустрія відеоігор демонструє стрімкий розвиток, де особлива увага приділяється інтерактивним середовищам, які враховують емоційний стан гравців. Адаптивні ігрові агенти є важливим елементом у створенні ігор нового покоління, оскільки вони забезпечують персоналізовану взаємодію з користувачами. Більшість сучасних ігор обмежуються заздалегідь запрограмованими реакціями персонажів, що не враховують динамічні зміни емоційного контексту. Це створює потребу в нових рішеннях, здатних аналізувати текстові повідомлення гравців у реальному часі та адаптувати поведінку персонажів відповідно до емоційного стану користувача. Значущість теми дослідження обумовлена зростаючим попитом на інтерактивні ігри, які забезпечують глибший рівень занурення завдяки врахуванню емоційного контексту. Використання сучасних методів обробки природної мови (NLP), зокрема моделей трансформерів, таких як BERT, відкриває можливості для створення ігрових агентів нового покоління. Ці агенти здатні аналізувати текстові повідомлення, визначати емоційний стан гравців і відповідно змінювати свою поведінку, що значно підвищує рівень залучення гравців у ігровий процес. Мета роботи полягає у розробці інтерактивної системи для аналізу емоційного стану гравців на основі текстових повідомлень з використанням моделей NLP і адаптації поведінки ігрових агентів у реальному часі. Завдання дослідження: — провести аналіз існуючих методів і систем розпізнавання емоцій; — розробити алгоритми та архітектуру системи; — провести тренування моделі; — інтегрувати ігрового агента на основі штучного інтелекту; — реалізувати користувацький інтерфейс; — провести тестування та налагодження системи. Об’єктом дослідження є процес інтерактивної взаємодії між гравцями та ігровими агентам Предметом дослідження є застосування методів обробки природної мови для аналізу емоційного стану користувачів у текстових повідомленнях. Методи дослідження включають машинне навчання, моделювання емоційного стану на основі тексту, інтеграцію NLP-моделей в ігрові системи, а також тестування прототипу системи. Практичне значення отриманих результатів полягає в можливості впровадження розробленої системи в ігрову індустрію, що забезпечить персоналізовану взаємодію з гравцями, підвищить інтерактивність і створить нові можливості для емоційно насиченого ігрового досвіду. Апробація результатів дослідження. Основні положення роботи представлено на VII Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції молодих вчених та студентів «Сучасні інформаційні системи та технології». Робота складається зі вступу, п’яти розділів, загальних висновків, списку використаних джерел і додатків. Загальний обсяг роботи становить 128 сторінок, включає 22 таблиці, 15 рисунків і 49 джерел літератури.Документ Відкритий доступ Автоматизація класифікації та маркування даних для навчання моделей штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Присяжнюк, Владислав Вадимович; Шушура, Олексій МиколайовичМагістерська дисертація: 92 с., 51 рис., 13 табл., 24 джерела, 2 додатки. Актуальність. Класифікація та маркування зображень використовуються при навчанні моделей штучного інтелекту, які застосовуються у різних сферах, включаючи комп'ютерний зір, медичну діагностику, розпізнавання образів, та ін. Сьогодні значна кількість компаній використовує штучний інтелект для прискорення виконання багатьох завдань. Необхідність обробки величезних обсягів інформації для навчання моделей штучного інтелекту, яка здебільшого виконується персоналом компаній, визначає актуальність розробки інформаційних технологій з метою автоматизації цього процесу. Метою дослідження є автоматизація класифікації та маркування даних для навчання моделей штучного інтелекту. Для досягнення зазначеної мети треба виконати наступні задачі: – огляд існуючих систем та методів для класифікації та маркування даних; – проектування архітектури технології автоматичної класифікації та розмітки даних; – моделювання системи автоматизації та вибір засобів розробки; – розробка програмного забезпечення автоматизації класифікації та маркування даних для навчання моделей штучного інтелекту; – проведення тестування програмного забезпечення. Об’єктом дослідження є процес класифікації та маркування зображень для навчання моделей штучного інтелекту. Предметом дослідження є методи та інформаційні системи для класифікації та маркування даних на основі машинного навчання. Методи дослідження: машинне навчання для класифікації та анотування об’єктів на зображеннях. Практичне значення отриманих результатів: Практичне значення магістерської дисертації полягає в тому, що було розроблено програмний продукт, що складається з інформаційної технології, серверу та згорткових мереж, який дозволяє в режимі реального часу автоматично класифіковувати та анотувати дані для подальшого навчання моделей штучного інтелекту. Публікації: Присяжнюк В. В. AUTOMATION OF IMAGE CLASSIFICATION AND LABELING FOR TRAINING ARTIFICAL INTELLIGENCE MODELS/ В. В. Присяжнюк, О. М. Шушура. // «Сучасні проблеми наукового забезпечення енергетики». – 25-28 квітня 2023. – С. 172-173. Присяжнюк В. В. Інформаційна система класифікації та маркування зображень для навчання моделей штучного інтелекту / В. В. Присяжнюк, О. М. Шушура. // «Вісник ХНТУ №3(86)». – 2023. – С. 137 – 142.Документ Відкритий доступ Автоматизація конвертації банківських виписок на прикладі інформаційної системи ODOO(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Заступайло, Максим Ігорович; Шушура, Олексій МиколайовичАктуальність теми. Для успішного розвитку сучасних підприємств та для забезпечення їхньої конкурентоздатності необхідністю є автоматизація обробки фінансових даних у сучасних компаніях. Забезпечення швидкого та точного імпорту платіжних виписок з банківських систем в ODOO є важливим етапом для забезпечення актуальної та достовірної фінансової інформації. Тому необхідною є розробка, яка надавала б змогу клієнту завантажувати банківські виписки з різних банків та в різних форматах, а сервіс в свою чергу повертав би конвертований файл в універсальному форматі. А особливо важливим і потрібним є такий функціонал, що дозволить спростити підтримку змін у форматах виписок банків для інформаційної системи. Мета роботи – розробка автоматизованої системи конвертації банківських виписок на основі інформаційної системи ODOO. Завдання дослідження: ‒ проаналізувати існуючі методи обміну даними з банками, що застосовуються в сучасних інформаційних системах; ‒ розробити модуль конвертації банківських виписок на прикладі інформаційної системи ODOO; ‒ проаналізувати та розробити механізм взаємодії з ODOO; ‒ забезпечити можливість аналізувати використання модуля конвертації та розробити механізм обмеження доступу; ‒ розробити користувацький та адміністративний модулі на прикладі системи ODOO для аналізу інтеграції та здійснення автоматичної конвертації; ‒ протестувати розроблену систему автоматизації конвертації. Об’єкт дослідження – процес автоматизації конвертації банківських виписок. Предмет дослідження – це алгоритми реалізації та функціонування системи автоматизації конвертації, її структура та програмне втілення. Методи та засоби: прийоми порівняльного аналізу, проектування, прототипування, ERP-система ODOO, СУБД PostgreSQL, мова програмування Python, фреймворк Flask, середовище розробки PyCharm. Результат – архітектура й програмне забезпечення системи автоматизації конвертації банківських виписок на прикладі інформаційної системи ODOO. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в наданні можливості забезпечити конвертацію платіжних виписок в форматі, зрозумілому для системи, та спрощенні врахування змін у форматах виписок. Апробація результатів дисертації. Окремі аспекти дослідження було висвітлено в рамках ХХІ Міжнародної науково-практичної конференції молодих вчених і студентів «Сучасні проблеми наукового забезпечення енергетики» та оприлюднено в матеріалах до неї в тезах доповіді «Автоматизація конвертації банківських виписок для інформаційних систем підприємств». Дисертація складається зі вступу, шести розділів та висновків. Загальний обсяг роботи – 107 сторінок, у тому числі 85 сторінок основного тексту, 24 таблиці, 19 супроводжуючих рисунків, 4 сторінки списку використаних джерел у кількості 40 найменувань.Документ Відкритий доступ Автоматизація тестування веб-додатків на основі бібліотеки Playwright(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Сидоренко, Валерія Олександрівна; Кузьменко, Ігор МиколайовичДипломна робота складається з 62 сторінки, на яких представлено 21 рисунок, 9 таблиць, 20 джерел та 1 додаток. Тема роботи: «Автоматизація тестування веб-додатків на основі бібліотеки Playwright». Метою даного проекту є розробка автоматизованої системи, яка виконує функції наскрізного тестування окремого веб-застосунку, зокрема його клієнтської частини, для того щоб запобігти дефектам, які можуть виникати під час розробки і підтримки. В даній роботі було розглянуто та проаналізовано існуючі методи автоматизації тестування веб-додатків з використанням бібліотеки Playwright, а також описано розробку та реалізацію власних методів автоматизації тестування на основі цієї бібліотеки. Перелік ключових слів: автоматизація тестування, веб-додатки, тест-кейси.Документ Відкритий доступ Автоматизована веб-система визначення аудіо атрибутів з використанням нейронних мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Уваровський, Олександр Дмитрович; Шалденко, Олексій ВікторовичДипломна робота виконана на 91 сторінці, містить 10 ілюстрацій, 6 таблиць, один додаток, 21 джерело в переліку посилань. Мета роботи – розробка автоматизованої веб системи для виявлення аудіоатрибутів з використанням нейронних мереж, а саме класифікація жанру музики та присутності голосу, з застосуванням веб інтерфейсу. Методи та засоби – порівняльний аналіз, проєктування, прототипування, нейронна мережа Wave2Vec2, веб фреймворк Streamlit, база даних SQLite, датасет GTZAN, середовще розробки VSCode. Результат – веб система для класифікації жанрів та присутності голосу, з веб інтерфейсом, та графіками з результатами класифікації.Документ Відкритий доступ Автоматична генерація звіту динаміки показників цін на агропродукцію(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Колонтирський, Назар Мирославович; Беспала, Ольга МиколаївнаДипломна робота виконана на 64 сторінках, містить 23 ілюстрації, 1 таблицю, 1 додаток, 25 джерел в переліку посилань. Мета роботи – створення програмного забезпечення для автоматичної генерації звіту динаміки показників цін на агропродукцію. Методи та засоби: Мова програмування Python, мова програмування JavaScript, бібліотека парсингу BeautifulSoup, бібліотека роботи з масивами даних Pandas, допоміжні фреймворки flask та ChartsJS. Результат – Веб-застосунок для автоматичного збору даних та генерації звітів про динаміку цін на агропродукцію.Документ Відкритий доступ Автоматичне генерування персоналізованих програм тренувань на основі аналізу біометричних даних з використанням штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Макаренко, Марія Ігорівна; Отрох, Сергій ІвановичМагістерська дисертація на тему "Автоматичне генерування персоналізованих програм тренувань на основі аналізу біометричних даних з використанням штучного інтелекту" охоплює обсяг в 77 сторінок, містить 24 ілюстрації, 1 таблицю, 2 додатки, та базується на аналізі 17 джерел літератури. Робота спрямована на розробку та аналіз ефективної системи для створення індивідуальних тренувальних програм, використовуючи передові досягнення в області машинного навчання та веб-розробки. Дисертація включає комплексний аналіз потреб користувачів у персоналізованих тренувальних планах, методів збору та обробки біометричних даних, а також застосування алгоритму Random Forest для генерації оптимальних тренувальних програм. Особлива увага приділяється інтеграції моделі машинного навчання з веб-додатком, розробленим на базі Flask, що забезпечує зручний та інтуїтивно зрозумілий інтерфейс для користувачів. У рамках дослідження було реалізовано програмний модуль на мові програмування Python, який інтегрований з фреймворками TensorFlow та TensorFlow Hub для обробки та аналізу даних. Система використовує різноманітні методи обробки даних, включаючи кодування категоріальних змінних, масштабування числових показників, а також забезпечення валідності введених даних як на фронтенді за допомогою HTML5 та JavaScript, так і на бекенді через додаткові перевірки у Flask-додатку. Для забезпечення доступу до локального сервера під час розробки використовувався інструмент ngrok, що дозволило тестувати додаток у реальних умовах експлуатації. Публікації: Отрох С. І., Онисько А. І., Макаренко М. І., Сарафанніков О. В. Автоматичне генерування персоналізованних програм тренувань на основі аналізу біометричних даних з використанням штучного інтелекту, Наукові записки Державного університету інформаційно-комунікаційних технологій, 2024, с. 33-41. Макаренко М. І., Отрох С. І. Тренування на основі аналізу біометричних даних з використанням штучного інтелекту, 2-а міжнародна науково-практична конференція, Наукові дослідження: сучасні інновації та перспективи, 2024, с. 114-116. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновку та додатків.Документ Відкритий доступ Адаптивні веб-інтерфейси для керування інформацією про роботу з клієнтами CRM-системи(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Іссадовський, Данило Дмитрович; Тихоход, Володимир ОлександровичАктуальність теми. З розвитком інформаційних технологій управління взаємодією з клієнтами (CRM) стає критично важливим компонентом для підприємств. Забезпечення ефективного доступу до інформації та зручного користування CRM-системами стає завданням першочергового значення. Метою роботи є дослідження та розробка адаптивних веб-інтерфейсів для оптимізації доступу та управління інформацією з використанням CRM-систем. Завдання дослідження. Визначення основних проблем доступу до інформації в CRM-системах, розробка адаптивних інтерфейсів для полегшення взаємодії користувача з даними, вивчення впливу нового інтерфейсу на продуктивність та задоволення користувачів. Об’єкт дослідження – процес управління інформацією в CRM-системах. Предмет дослідження – адаптивні веб-інтерфейси для поліпшення користувацького досвіду в управлінні інформацією в CRM-системах. Методи дослідження: аналіз літератури, проектування та розробка адаптивних інтерфейсів, апробація на практиці. Апробація результатів дисертації. Розроблені адаптивні веб-інтерфейси випробовані в умовах реального користування CRM-системою, результати отримані через опитування користувачів та вивчення статистики використання. Структура та обсяг магістерської дисертації: Робота складається з вступу, основної частини, загальних висновків, списку використаних джерел з посиланнями, додатків. Дисертація складається з вступу, п’яти розділів та висновків. Повний обсяг дисертації складає 74 сторінок, 13 таблиць, 37 рисунки, 2 сторінки списку використаних джерел у кількості 20 найменувань.Документ Відкритий доступ Аналіз відповідей клієнтів за допомогою штучного інтелекту для визначення рівня зацікавленості в маркетингових кампаніях(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Бортовський, Олег Олексійович; Сегеда, Ірина ВасилівнаАктуальність теми. У сучасному світі бізнес дедалі частіше стикається з необхідністю аналізу великих обсягів текстових даних, таких як клієнтські відгуки, коментарі в соціальних мережах та результати опитувань. Традиційні методи аналізу тексту не забезпечують необхідної швидкості й точності, що ускладнює використання цих даних для прийняття рішень. Використання методів машинного навчання для автоматизації аналізу текстових відповідей клієнтів є актуальним завданням, яке сприяє вдосконаленню маркетингових кампаній та підвищенню ефективності бізнес-процесів. Мета роботи. Створення програмної системи, яка автоматизує процес аналізу текстових відповідей клієнтів у маркетингових кампаніях, забезпечуючи високу точність класифікації, інтерактивність і можливість адаптації моделей машинного навчання. Завдання дослідження: - провести аналіз сучасних підходів до автоматизації класифікації текстових даних; - розробити алгоритми для класифікації текстів із можливістю часткового довчання; - спроєктувати та створити програмну систему з інтеграцією бази даних для ефективного збереження результатів; - розробити веб-інтерфейс, який забезпечує зручну взаємодію користувачів із системою. Об’єкт дослідження. Процес автоматизації аналізу текстових даних у контексті маркетингових кампаній. Предмет дослідження. Алгоритми машинного навчання для автоматизації класифікації тексту, архітектура програмної системи, інтеграція моделей із базою даних і веб-інтерфейс. Методи дослідження. Аналіз літератури для вивчення сучасних підходів і технологій, математичне моделювання для побудови класифікаційних моделей, емпіричні методи для тестування системи, інженерний метод для розробки програмної архітектури. Апробація результатів. Основні положення роботи були представлені на V Міжнародній науково-практичній конференції «Modern philological research in the context of intercultural communication», 30 вересня, 2024 м. Сарагоса, Іспанія. Структура та обсяг роботи. Дисертація складається зі вступу, п’яти розділів, висновків до кожного розділу, загальних висновків, списку використаних джерел та додатків. Загальний обсяг роботи складає 95 сторінок, з яких основний текст викладено на 81 сторінках. Робота містить 42 рисунків і таблиць.Документ Відкритий доступ Аналіз даних веб-сайтів з використанням технологій web scraping(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Ключук, Владислав Петрович; Отрох, Сергій ІвановичДипломна робота виконана на 73 сторінках, містить 15 ілюстрацій, 7 таблиць, 2 додатки, 27 джерел в переліку посилань. Мета роботи – створення алгоритмів збору даних за допомогою інструментів web scraping та асинхронного програмування, мобільного додатку та API для взаємодії із зібраними даними. Методи та засоби: мова програмування Python, фреймворки Django та Django REST для створення API, за допомогою якого можна взаємодіяти з даними, фреймворк Flet для створення мобільного додатку, СКБД SQLite для збереження зібраних і проаналізованих даних із цільових веб-сайтів, середовище розробки PyCharm, бібліотеки requests, aiohttp з asyncio для відправлення на сервер синхронних та асинхронних запитів відповідно, beautifulsoup4 та openai для аналізу структури даних з подальшим відбором та обробки штучним інтелектом відповідно. Результат – програмний продукт для взаємодії із зібраними та проаналізованими даними із цільових веб-сайтів на базі вакансій в українській сфері IT.Документ Відкритий доступ Аналіз даних з використанням мікросервісної архітектури для навчання нейронних мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Савчук, Анна Іванівна; Шушура, Олексій МиколайовичМагістерська дисертація на тему «Аналіз даних з використанням мікросервісної архітектури для навчання нейронних мереж». Дисертація містить 90с. тексту, 18 рисунків, 29 таблиць, 20 джерел та 1 додаток. Актуальність теми. У сучасному інформаційному суспільстві, що стрімко розвивається, обробка та аналіз даних стають ключовими аспектами для прийняття обґрунтованих рішень в різних сферах. Сфера машинного навчання і нейронних мереж, як одна з її складових, стає основою для створення інтелектуальних систем, здатних вчитися та адаптуватися до змін в оточенні. Застосування мікросервісної архітектури для навчання нейронних мереж може покращити швидкість та точність моделей, зробивши їх ефективнішими у реальному часі. Мета та завдання дослідження. Метою даної роботи є розробка програмного забезпечення для аналізу та прогнозування даних з використанням мікросервісної архітектури для навчання нейронних мереж. Для досягнення поставленої мети необхідно виконати наступні завдання: − дослідити методи навчання нейронних мереж для проведення аналізу та прогнозування даних; − реалізувати навчання нейронної мережі у вигляді моделі багатошарового персептрону; − спроектувати мікросервісну архітектуру для системи аналізу даних; − проаналізувати та обрати технології для реалізації клієнтської та серверної частин; − проаналізувати та обрати систему управління базами даних; − провести тестування системи для перевірки функціональності, надійності та якості програмного продукту. Об’єкт дослідження. Процес аналізу даних та навчання нейронних мереж на основі мікросервісної архітектури. Предмет дослідження. Методи та програмне забезпечення аналізу даних та навчання нейронних мереж з використанням мікросервісної архітектури. Методи дослідження. Для виконання поставлених задач були використані наступні методи: розробка мікросервісної архітектури, експериментальне моделювання, методи кластерного аналізу, порівняльний аналіз, використання багатошарового персептрону.