Бакалаврські роботи (СП)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Перегляд Бакалаврські роботи (СП) за Назва
Зараз показуємо 1 - 20 з 157
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Self-Healing у безсерверних додатках(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Желєзнова, Валерія Сергіївна; Науменко, Тетяна ОлександрівнаДокумент Відкритий доступ Web застосунок для моніторингу помилок та навантажувального тестування проектів на платформах .NET та Angular(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Колесник, Вадим Дмитрович; Гіоргізова-Гай, Вікторія ШалвівнаДокумент Відкритий доступ Web застосунок для проведення квестів з використанням засобів СI/CD в архітектурі FaaS(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Герасимова, Марина Єгорівна; Гіоргізова-Гай, Вікторія ШалвівнаДокумент Відкритий доступ WordPress плагін для створення інтерактивних таблиць(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Сірко, Дмитро Євгенович; Балобанов, Олег АнатолійовичЦя робота присвячена розробці WordPress плагіну для створення інтерактивних таблиць. Веб-сайти з часом стають все більш динамічними та інтерактивними, а таблиці відіграють важливу роль у візуалізації даних та організації інформації. Однак, створення та керування таблицями в WordPress може бути вимогливим та часоємним процесом для багатьох користувачів. Цей плагін надає простий та зручний інтерфейс для створення та налаштування таблиць на веб-сайті. Він дозволяє користувачам швидко створювати таблиці з використанням різноманітних функцій, таких як сортування, фільтрація, пошук, пагінація та багато інших. Крім того, плагін надає можливість налаштувати вигляд таблиць, включаючи оформлення, кольори та шрифти. Важливість цієї роботи полягає в тому, що плагін допомагає зробити процес створення та керування таблицями в WordPress більш доступним та ефективним для широкого кола користувачів. Він дозволяє веб-сайтам стати більш інтерактивними та привабливими для відвідувачів, надаючи зручні можливості взаємодії з даними. Цей плагін є цінним інструментом для веб-розробників, маркетологів та власників веб-сайтів, які хочуть використовувати таблиці для ефективного відображення та організації своїх даних. Він спрощує процес створення та управління таблицями, забезпечуючи високий рівень настроювання та інтерактивності. Отже, ця робота пропонує практичний інструмент для створення інтерактивних таблиць у WordPress, що може бути використаний для поліпшення веб-сайтів та забезпечення зручної взаємодії з даними.Документ Відкритий доступ Автоматизація QA тестування програмних продуктів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Москаленко, Єлизавета Ігорівна; Харченко, Костянтин ВасильовичОб’єктом дослідження є інструментарій та методи написання скриптів автоматизації тестування веб-додатків. Значимість роботи пов’язана з високим попитом на написання скриптів тестування веб- систем, оскільки мануальне тестування займає дуже великий обсяг часу і відповідно витрати бюджету. В даній роботі було проведене дослідження підходів та методів написання скриптів автоматизації тестування веб-застосунків, застосування інструментів Selenium WebDriver, TestNG та Allure у автоматизації веб-тестування, та розроблений приклад фреймворку на основі перерахованих інструментів. Результат виконання даної роботи може бути використаний в якості керування для швидкого введення автоматизації веб-тестування на проекті. Загальний об’єм роботи: 165 с., 36 рисунків, 13 таблиць, посилання на 25 літературних джерел.Документ Відкритий доступ Автоматизація документообігу на основі мікросервісної архітектури(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Науменко, Євгеній Олегович; Безносик, Олександр ЮрійовичДипломна робота: 142 c., 39 рис., 7 табл., 7 дод., 29 джерел. Предмет дослідження — документообіг адміністративних одиниць. Об’єкт дослідження — автоматизоване підписання документів Мета роботи — автоматизація документообігу шляхом розробки веб- додатку на основі мікросервісної архітектури Методи дослідження — використання технологій для полегшеної розробки мікросервісів та комунікації між ними. Проведено огляд монолітної та мікросервісної архітектури. Досліджено готові програми для вирішення поставленої проблеми. Розроблено веб-додаток для дипломної роботи. Оцінено програмний продуктДокумент Відкритий доступ Автоматизація лідогенерації на базі мікросервісів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Колпаков, Андрій В'ячеславович; Безносик, Олександр ЮрійовичДокумент Відкритий доступ Автоматизація складання розкладу занять в навчальних закладах з використанням алгоритму системи мурашиних колоній(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Вовк, Ірина Сергіївна; Безносик, Олександр ЮрійовичДипломна робота: 173 c., 51 рис., 6 табл., 1 дод., 10 джерел. Предмет дослідження - методи вирішення NPповних задач. Об’єкт дослідження - автоматизоване складання розкладу в навчальних закладах. Мета роботи - автоматизація етапу формування розкладу шляхом розробки ефективного алгоритму складання розкладу в навчальних закладах. Методи дослідження - використання евристичних алгоритмів для автоматизованого складання розкладу. Створено алгоритм для автоматизованого складання розкладу в навчальних закладах. Проведено огляд основних підходів для вирішення NPповнх задач. Створено програмний продукт з використанням побудованого алгоритму. Оцінено точність та швидкість роботи створеного прогармного продукту.Документ Відкритий доступ Автоматизація тестування програмних застосунків з використанням методів машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Козаченко, Ілля Валерійович; Кисельов, Геннадій ДмитровичДокумент Відкритий доступ Автоматизоване виявлення фейкових новин за допомогою перехресної перевірки джерел з використанням машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Поплавський, Владислав Олегович; Кислий, Роман ВолодимировичРозробка та поширення фейкової інформації та новин в інтернеті стали серйозною проблемою сучасного цифрового віку. У зв'язку з цим, дослідження автоматизованих систем для виявлення та боротьби з цією небезпекою стає все більш актуальним. Окреме занепокоєння викликає значний розвиток генеративних моделей, які за секунди здатні створювати велику кількість текстового та візуального цифрового контенту, що можуть створювати додаткові загрози та проблеми у виявленні такої інформації. Метою даної роботи було дослідження можливостей сучасних моделей машинного навчання для використання їх у проблемі класифікації фейкової інформації в соціальних мережах, виявлення найкращих підходів, наборів даних, та їх покращення. Оскільки зараз інформація є одним з найпотужніших інструментів, який може використовуватися для низки різноманітних цілей, то ця проблема є і буде залишатися доволі актуальною Результат роботи: дослідження наборів даних, аналіз, порівняння моделей машинного навчання, створення покращеної моделі для роботи в реальних умовах. Загальний обсяг роботи 147 с., 45 рис., 9 таблиць, 1 додаток, 56 джерел.Документ Відкритий доступ Автоматичне реферування текстів з використанням технології глибокого навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Агапова, Єлизавета Ігорівна; Кисельов, Геннадій ДмитровичАктуальність теми: Автоматичне реферування текстів відіграє важливу роль у ефективному видобутку значущого вмісту з великих обсягів тексту, допомагаючи в пошуку інформації, розумінні великих документів та поліпшенні доступу користувачів до відповідної інформації у таких галузях, як журналістика, академія та бізнес-інтелект. Мета дипломної роботи: огляд задачі автоматичного реферування текстів та сучасних методів і підходів до цього завдання з використанням технології глибокого навчання, а також розробка системи для автоматичного реферування, яка використовує технологію глибокого навчання. Об’єкт дослідження: автоматичне реферування текстів. Предмет дослідження: методи обробки природної мови для автоматичного реферування текстів з викорситанням технологій машинного навчання.Документ Відкритий доступ Адаптивна система тестування знань студента з використанням технологій машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Пишний, Владислав Андрійович; Кисельов, Геннадій ДмитровичДипломна робота: 65 c., 9 рис., 7 табл., 23 джерела. Адаптивна система тестування знань студента з використанням технологій машинного навчання Метою дипломної роботи є дослідження сучасних моделей представлення знань та методів контролю знань, вибір оптимального методу та огляд систем дистанційного тестування знань. Проведено огляд основних моделей представлення знань. Проведено огляд основних методів контролю знань. Проведено огляд систем дистанційного тестування знань. Оцінено вартість та варіанти реалізації програмного продукту.Документ Відкритий доступ Алгоритми рекомендаційних систем для персоналізації контенту та послуг веб платформ(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Пишний, Владислав Андрійович; Кисельов, Геннадій ДмитровичДипломна робота: 64 c., 15 рис., 7 табл., 23 джерела. Алгоритми рекомендаційних систем для персоналізації контенту та послуг веб платформ. Метою дипломної роботи є дослідження алгоритмів рекомендаційних систем та їх застосування для персоналізації контенту та послуг на веб платформах, вивчення різних методів, які використовуються в рекомендаційних системах, аналіз їх переваг та недоліків, та демонстрація прикладів успішної реалізації таких систем на реальних веб платформах. Проведено огляд основних алгоритмів рекомендаційних систем. Проведено аналіз переваг та недоліків методів, які використовуються в рекомендаційних системах. Оцінено вартість та варіанти реалізації програмного продукту.Документ Відкритий доступ Алгоритми та програмна реалізація методів глибокого навчання для класифікації текстових документів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Мінюк, Валерія Русланівна; Рогоза, Валерій СтаніславовичВ даній роботі досліджуються методи глибокого навчання, його застосування для задачі класифікації текстових документів та порівняння його ефективності з базовим алгоритмом машинного навчання, у виді дерева рішень. Задача класифікації тексту є актуальною в сучасному інформаційному суспільстві з урахуванням розміру та складності текстових даних, що генеруються щодня. Швидкість і точність обробки цих даних мають вирішальне значення для різних галузей, таких як медицина, фінанси, соціальні мережі, медіа та багато інших. Метою дипломної роботи є дослідження ефективності методів глибокого навчання, зокрема згорткових нейронних мереж, у контексті класифікації текстових документів. Розробка універсальної моделі, заснованої на нейронних мережах, може сприяти покращенню результатів класифікації тексту та забезпечити високу точність і швидкість обробки даних. Результатом дипломної роботи є програмний продукт для класифікації текстових документів, що написаний мовою програмування Python з використанням моделі згорткової нейронної мережі. Використання даного програмного продукту дозволяє класифікувати документи, незалежно від їх тематики, отже може знайти застосування в різноманітних сферах, від класифікації повідомлень у пошті, до класифікації тем наукових статей. Підсумовуючи, дослідження актуальності задачі класифікації тексту та використання глибокого навчання для досягнення кращих результатів є важливим кроком у напрямку поліпшення обробки та аналізу текстових даних у різних сферах. Загальний обсяг роботи 98 с., 36 рис., 6 таблиць, 2 додатки, 27 джерела.Документ Відкритий доступ Алгоритми та програмна реалізація на мові Python методів глибокого навчання для класифікації документів та часових послідовностей(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Зайцев, Кирило Юрійович; Рогоза, Валерій СтаніславовичДокумент Відкритий доступ Аналіз алгоритмів контролю втоми та зосередженості користувача, з використанням засобів комп'ютерного зору(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Скицюк, Станіслав Андрійович; Кирюша, Богдан АнатолійовичВ даній роботі досліджено 3 різні алгоритми визначення втоми за допомо- гою засобів комп'ютерного зору. Для захоплення відео та обличчя на ньому ви- користовувалися бібліотеки OpenCV і Dlib які є у вільному доступі. Було ро-зроб- лено додаток для визначення втоми на мові Python. Цей додаток було протесто- вано на власнозібраному датасеті. В результаті тестування було встановлено при- близну точність алгоритму і фактори які можуть мати значний вплив на неї.Документ Відкритий доступ Аналіз вживаності «фізично не клонованих функцій» на ПЛІС для захисту від фальсифікації оновлень ПЗ для вбудованих систем(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Мілко, Станіслав Русланович; Кирюша, Богдан АнатолійовичВ наш час дуже складно собі уявити системи або електронні прилади, або гаджети в яких не використовують цифрові інтегральні схеми. Крім іншого, нові інформаційні технології потребують все більш сучасних і нових рішень при їх створенні для забезпечення потреб користувача. Метою Дипломної роботи: Аналіз вживаності «фізично не клонованих функцій» (PUF – англійською і надалі) на ПЛІС для захисту від фальсифікації оновлень ПЗ для вбудованих систем було дослідження і пошук «фізично не клонованих функцій на ПЛІС для захисту». У спробі висловити концепцію PUF однією фразою, одним із найкращих описів буде: «PUF — це відбиток пальця об’єкта». У чистому математичному сенсі PUF навіть не є строго функцією, оскільки один вхід (виклик) може бути пов’язаний з більш ніж одним виходом (відповіддю) через неконтрольований вплив фізичного середовища та випадковий шум на формування відповіді. Тому більш придатним математичним описом PUF є імовірнісна функція, тобто функція, для якої частина вхідних даних є неконтрольованою випадковою величиною.Документ Відкритий доступ Аналіз вживаності елементів машинного навчання в структурі розумного будинку на прикладі автономного рішення для автоматизації керування будинком(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-06) Скріпченко, Максим Олександрович; Кирюша, Богдан АнатолійовичУ дипломній роботі розглянуто можливості використання елементів машинного навчання для створення систем керування “розумним” будинком. Розглянуто ряд алгоритмів та систем машинного навчання з наведенням переваг і недоліків їх використання, та оцінки можливості використання в реальних системах. Також в роботі розглянуто загальний вигляд систем та їх елементів. Розглянуто мікроконтролери як центральний елемент фізичної реалізації, критерії їх вибору, та показано з допомогою прикладів різницю виборі різних варіантів. Ще було розглянуто результати досліджень, на основі яких можна зробити якісну оцінку переваги використання елементів машинного навчання над стандартними рішення, що дозволяє нам зробити кінцеві висновки щодо актуальності теми дипломної роботи. Загальний об’єм пояснювальної записки: 91 сторінка, 24 рисунків, 9 таблиці, 22 посилань.Документ Відкритий доступ Аналіз впливу вибору алгоритму збереженнязображення із втратами на час та якість навчання нейронної мережі для розпізнавання образів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Товстенко, Назарій Андрійович; Кирюша, Богдан АнатолійовичМетою дипломної роботи є аналіз впливу вибору алгоритмузбереження зображення із втратами на час та якість навчаннянейронної мережі для розпізнавання образів, виражені різноманітними параметрами, що характеризують її роботу, такими, як: час навчання, повнота, влучність та mAP. Актуальність даної роботи насамперед полягає в ізольованомудослідженні впливу якості даних, на яких оперує нейронна мережа. Для цього необхідно максимально відсіяти інші фактори впливу. Насамперед, крім теоретичної частини, було проведеноаналізвпливу обраних алгоритмів збереження зображень зі втратаминанавчання та роботу моделі для розпізнавання образів. Результатом дипломної роботи є дослідження впливуалгоритмів збереження зображень на поведінку нейронної мережі якпід час тренування, так й під час роботи. Загальний обсяг роботи 102 с., 23 рис., 7 таблиць, 6 додатків, 27 джерел.Документ Відкритий доступ Аналіз впливу програмного забезпечення на продуктивність Wi- Fi приладів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Цимбалюк Роман Сергійович, Роман Сергійович; Безносик, Олександр ЮрійовичВ даній роботі буде проаналізовано вплив змін програмного забезпечення на характеристики wi-fi приладів, які визначають їх ефективність. Також буде проаналізовано чи новий реліз став кращим чи гіршим від попереднього та названо причини, чому новий реліз став кращим чи гіршим за продуктивністю. Також в роботі буде наведено приклади зміни продуктивності в залежності від додавання нових властивостей програмного забезпечення. Загальний обсяг роботи: 72 c., 36 рис., 8 табл., 10 джерел.