Кафедра штучного інтелекту (ШІ)
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд Кафедра штучного інтелекту (ШІ) за Назва
Зараз показуємо 1 - 20 з 197
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Artificial Intelligence System for Trends Analysis in Allergenic Hazard and Allergen Spread in Kyiv City(Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, 2024) Brovko, Danil Vitaliiovych; Baranovska, Lesia VeleriivnaBachelor’s thesis: 57 p., 20 figures, 2 tables, 31 references, 3 appendixes. The subject of the research is pollinosis development in the human body. The object of the study is to model the allergenic hazard of ragweed pollen in each district of Kyiv depending on weather conditions. The purpose of the work is to create an artificial intelligence system called “PolliWeather” to track and predict the allergenic hazard and allergen spread of ragweed pollen depending on weather conditions and the districts of Kyiv. The idea behind it is to inform people about the level of allergenic hazard in different city districts. The relevance of the research. System analysis can be used to study phenomena from various fields of science. And one of the most important ones is medicine. Hundreds of millions of people suffer from pollinosis. This disease manifests as acute rhinitis, bronchitis, conjunctivitis, and sometimes even bronchial asthma. Thus, helping people to fight pollinosis is highly relevant. This research is a continuation of the paper “Mathematical Model of the Trend of Allergenic Hazard and Allergen Spread in Kyiv City”, presented by the author Brovko D. V. at the contest of the Junior Academy of Sciences of Ukraine in 2020. The article “Artificial Intelligence System for Trends Analysis in Allergenic Hazard and Allergen Spread in Kyiv City” by Brovko D. V. and Baranovska L. V. has been accepted for publication in the “International Scientific Technical Journal “Problems of Control and Informatics”. The results show analysis and prediction of pollinosis development risk depending on the time of the day, season, and districts of Kyiv. With this information, people will be able to take measures in advance to avoid health problems.Документ Відкритий доступ Artificial intelligence-based recommendation system using cloud technologies(Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, 2024) Sulima, Ivan; Huskova, V. H.Bachelor thesis: 85 p., 20 figures, 6 tables, 40 references, 1 appendix. The object of research is development of architecture on top of the cloud that uses recommendation mechanisms. The subject of research are a methods and technologies that are used in cloud architection and recommender systems. The aim of the work is to build a system (architecture) using cloud technologies, in the center of which will be a recommendation system. The relevance of this work is associated with possibility of great impact on products revenue with help of personalized recommendations. The research keeps attention on the challenge of developing a recommendation system and predicting user preferences, with a specific focus on utilizing the Cloud technologies. This involves justifying the use of particular methods, tools, and the Cloud development environments, preparing and analyzing the initial dataset, preprocessing raw data, and developing mathematical models tailored to the recommendation problem. The final solution is implemented on AWS using Personalize and then the results are analyzed. Experiments and comparisons with existing approaches are conducted to evaluate the effectiveness of the recommendation system developed on AWS. The experimental results demonstrate the advantages of the Cloud deployment and Recommender systems in general.Документ Відкритий доступ Development of a personalized content recommendation system for streaming platform based on user behavior analysis(Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, 2024) Aliiev, Ramin Nazirovich; Huskova, V. H.Thesis: 101 pages, 18 tables, 26 figures, 1 appendix, 27 sources. The object of research is the process of creating a recommendation system for selecting movies on a streaming platform. The subject of research is the methods and algorithms used to create content personalization systems. The aim of the work is to investigate methods and algorithms for building recommendations and increasing their efficiency, and to integrate the selected algorithm into a movie recommendation application. The relevance of this work is associated with the need to predict user preferences based on data collected from their interactions and feedback. The research involves analyzing the problem of developing a recommendation system and predicting user preferences, justifying the use of specific methods, tools, and development environments, preparing and analyzing the initial dataset, preprocessing raw data, developing mathematical models for the recommendation problem, implementing the solution, and analyzing the results obtained. Experiments and comparisons with existing approaches are conducted to evaluate the effectiveness of the developed recommendation system. The results of the experiments demonstrate the advantages of the developed movie recommendation system for the streaming platform.Документ Відкритий доступ Foundations of sustainable development. Common issues of sustainable development. Seminar class(Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, 2023) Dzhygyrey, Iryna Mykolaivna; Verlan, Andriy AnatoliiovychУ виданні викладено вимоги до проведення семінарського заняття «Загальні питання сталого розвитку» освітнього компоненту «Основи сталого розвитку». Навчальний посібник містить детальну рейтингову систему оцінювання освітнього компонента. Видання забезпечує вивчення студентами теоретичного матеріалу щодо основних концепцій розвитку суспільства, передісторії, передумов, віх і принципів сталого розвитку, підготовку до семінарського заняття, є корисним для самостійної роботи.Документ Відкритий доступ Hybrid Neuron Networks Based on Q-, W- and Classical Neurons(Національний авіаційний університет, 2019) Chumachenko, O. I.; Dychko, S. T.; Rizhiy, А. R.Документ Відкритий доступ Semi-controlled Learning in Information Processing Problems(Національний авіаційний університет, 2022) Sineglazov, V. M.; Chumachenko, O. I.; Heilyk, E. V.Документ Відкритий доступ Time series analysis and forecasting of demographics of developed and developing countries(Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute, 2024) Maznichenko, Lev Vladyslavovych; Huskova, V. H.Bachelor thesis: 107 p., 6 figures, 5 tables, 32 references, 3 appendixes. The object of the study is the demographics of developed and developing countries. The subject of research is the time series analysis and forecasting methods applied to demographic data. The purpose of the work is to is to develop and evaluate a model for predicting demographic trends in various countries using time series analysis techniques. The relevance of this thesis lies in the development of the field of demographics (TFR) forecasting, which is essential for understanding and planning for the needs of society and Humankind itself. Accurate population projections help in policy making, resource allocation and economic planning. Traditional models often fail to capture the nuances of demographic changes, especially under different economic, political and cultural conditions. During research, a sophisticated forecasting model was developed to predict demographic trends in both developed and developing countries. This model uses advanced time series analysis and forecasting techniques to provide increased accuracy and insight into future demographic shifts, thereby assisting in effective decision-making and planning.Документ Відкритий доступ Автоматизація класифікації стадій сну методами машинного навчання(2023) Деньгуб, Дар’я Сергіївна; Жиров, Олександр ЛеонідовичДипломна робота: 102 ст., 10 табл., 28 рис., 1 додаток, 26 джерел. Об’єкт дослідження – задача оцінювання стадій сну на основі даних полісомнографії. Предмет дослідження – застосування методів машинного навчання для класифікації даних. Метою роботи є реалізація моделі машинного навчання для класифікації стадій сну відповідно до даних полісомнографії. У роботі розглядаються два основні підходи застосування методів машинного навчання для класифікації стадій сну. Перший полягає у використанні апріорних знань про сигнал для вилучення ознак і подальше застосування класифікатора для оцінки фаз сну. Другий базується на використанні згорткових мереж для автоматичного вилучення ознак та класифікації стадій за допомогою повнозв’язних шарів. Результатом роботи є найкраща побудована модель, яка обрана на основі порівняння метрик якості, для вирішення задачі класифікації стадій сну на основі даних полісомнографії.Документ Відкритий доступ Автоматизована система вибору алгоритму машинного навчання та оптимізації гіперпараметрів в задачі класифікації(2023) Скорощека, Аліна Олегівна; Кот, Анатолій ТарасовичДипломна робота: 10 рис., 6 табл., 14 джерел. У цьому документі розглянута проблема оптимізації гіперпараметрів в задачі класифікації. Робота присвячена розробці алгоритму напівкерованого машинного навчання, який може використовуватися в багатьох сферах: класифікації тексту, аналізу зображень та відео, виявленні шахрайства, виявленні аномалій, розпізавання мови і багатьох інших. Метою дипломної роботи є розробка автоматизованої системи вибору алгоритму машинного навчання та оптимізації гіперпараметрів в задачі класифікації.Документ Відкритий доступ Автоматизована система навчання напівкерованої машини опорних векторів(2023) Дідок, Тарас Андрійович; Синєглазов, Віктор МихайловичДипломна робота містить: 101 с., 9 табл., 46 рис., 2 додатки, 37 джерел У роботі розглянуто та проаналізовано методи напівкерованого навчання, а саме напівкеровану машину опорних векторів та різні підходи до її реалізації. Робота обраного підходу була представлена та досліджена на практичній задачі, а саме класифікації двовимірних точкових вибірок різної форми, а також задачі бінарної та багатокласової класифікації текстів. Об’єкт дослідження: методи напівкерованого навчання як спосіб подолання проблеми маркування даних. Предмет дослідження: метод опорних векторів та його модифікація для задачі напівкерованого навчання.Документ Відкритий доступ Автоматична декомпозиція ознак для спільного навчання з одним уявленням(2023) Яровий, Сергій Сергійович; Чумаченко, Олена ІллівнаДипломна робота: 78 сторінок, 17 рисунків, 20 таблиць, 1 додаток, 46 джерел. Об’єкт дослідження – Алгоритми спільного навчання і декомпозиція даних з одним уявленням. Предмет дослідження – новий алгоритм спільного навчання на основі адаптованого алгоритму стохастичного поширення міток і порівняння його точності і швидкодії з існуючими рішеннями. Мета роботи – розробити алгоритм спільного навчання, що перевищує поточні рішення за швидкістю роботи і точністю, для проведення аналізу для невідкладних ситуацій, на кшталт гострої серцевої недостатності. Актуальність – Через структуру більшості алгоритмів напівкерованого навчання, при роботі з даними великої розмірності, вони потребують попередньої декомпозиції ознак для більш ефективної роботи основного алгоритму а також великі витрати часу для роботи. В умовах невідкладної ситуації, швидкодія є фактором, зрівнянним по важливості з точністю. У роботі створено новий метод спільного навчання і проведено порівняльний аналіз з існуючими рішеннями. Було обрано оптимальні значення гіперпараметрів для різних наборів даних.Документ Відкритий доступ Агент штучного інтелекту для пошуку абстрактної та креативної відповідності між зображенням та текстом(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Єфанов, Ілля Сергійович; Шаповал, Наталія ВіталіївнаДипломна робота: 107 с., 23 рис., 6 табл., 21 посилань, 1 додаток. Об’єкт дослідження – опис зображення. Предмет дослідження – методи створення креативних та абстрактних описів зображення. Мета роботи – дослідження та застосування методів глибокого навчання, а саме – генеративних моделей, які дозволять створити креативні та абстрактні описи зображень. Актуальність генерації креативних описів полягає в розширенні можливостей image-captioning, який автоматично створює текстові описи зображень. Це корисно для допомоги людям з обмеженими можливостями, пошукових систем і контент-маркетингу. Стандартні моделі генерують короткі описи, але створення креативних текстів з урахуванням асоціацій, деталей та емоцій відкриває нові перспективи, підвищуючи значення асоціативно-емоційного відгуку. Роботу було апробовано на конференції «Штучний інтелект: досягнення, виклики та ризики» та запланована публікація статті в 2024 році. За результатами роботи отримано агент, здатний генерувати креативні підписи, отримаючи на вхід гральні карти Dixit.Документ Відкритий доступ Агентна архітектура механізмів консенсусу в блокчейні(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Лисов, Богдан Сергійович; Тимощук, Оксана ЛеонідівнаМагістерська дисертація: 100 с., 25 табл., 16 рис., 15 джерел, 1 додаток. Об’єкт дослідження — транзакції блокчейну в залежності від механізму консенсусу. Предмет дослідження — застосування методів штучного інтелекту та інтелектуальних агентів для підбору параметрів мережі блокчейн. Мета роботи — розробка агентної архітектури для аналізу блокчейну Ethereum, роботи його транзакційного механізму в умовах обраного механізму консенсусу та порівняння цих механізмів у вигляді зібраних метрик часу проходження транзакції, кількості витрачених ресурсів та безпечності концепту. В роботі проведено огляд різних механізмів консенсусу блокчейну в залежності від підібраних параметрів мережі за допомогою інтелектуальних агентів. Розглянуті сучасні методи штучного інтелекту в агентних архітектурах та їх роль у дослідженні світу криптовалют, і, в свою чергу, впливу криптовалют на довколишнє середовище. Зібрано дані ефективності використання наборів протоколів, стимулів та ідей, які дозволяють мережі вузлів погоджувати стан блокчейну в залежності від налаштування мережі, що дозволяє оцінити доцільність використання того чи іншого механізму консенсусу. Застосовано штучний інтелект для проведення збору та аналізу метрик часу проведення транзакцій, їх стійкості до зламу, кількості використаних обчислювальних ресурсів і відповідно кількості витраченої електроенергії.Документ Відкритий доступ Алгоритми сортування з використанням нейронних мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-12) Павлюк, Віра; Подколзін, Гліб БорисовичДипломна робота містить 92 с., 19 рис., 8 табл., 1 додаток, 30 джерел. Об’єкт дослідження: одновимірні масиви різної довжини, що містять цілі числа. Мета дослідження: аналіз доцільності та спроможності використання нейронних мереж у задачі сортування даних. Використані моделі: кодери-декодери послідовність-до-послідовності та мережа вказівників, класичні алгоритми сортування. Отриманні результати: виявлено, що мережа вказівників краще впоралась з задачею сортування, ніж послідовність-до-послідовності. Запропонована модифікація механізму уваги для мережі вказівників, який покращує результати роботи моделі. В рамках подальшого дослідження пропонується підвищувати точність моделі, проводити додаткові експерименти з метою мінімізації часу сортування та безпосереднього навчання моделі.Документ Відкритий доступ Аналіз наративів та упередженості настроїв у соціальних мережах з використанням методів машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Мазур, Анастасія Анатоліївна; Пишнограєв, Іван ОлександровичДипломна робота: 177 ст., 25 рис., 15 табл., 65 джерел, 1 додаток. Об’єкт дослідження – програмний продукт, розроблений для підтримки прийняття рішень та оцінювання ризиків у військово-політичних публікаціях і медіа. Цей продукт призначений для аналізу текстових даних з метою виявлення маніпулятивного контенту, що може впливати на громадську думку та політичні рішення. Предмет дослідження – методи і техніки виявлення упередженості, дезінформації, пропаганди, та аналізу семантики текстів. В рамках цього дослідження вивчаються сучасні алгоритми обробки природної мови, включаючи глибоке навчання та машинне навчання, які дозволяють ефективно виявляти маніпулятивні повідомлення та оцінювати їхній вплив на аудиторію. Мета роботи – створення комплексної системи для ефективного аналізу текстових даних, що забезпечує виявлення негативних наративів та шкідливого впливу інформації у сучасному інформаційному просторі. Система повинна використовувати передові технології штучного інтелекту для автоматизованого моніторингу та аналізу великих обсягів текстових даних.Документ Відкритий доступ Аналіз наукових статей за допомогою методів штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Овчаренко, Олександр Сергійович; Шаповал, Наталія ВіталіївнаМагістерська дисертація: 88 с., 16 табл., 24 рис., 20 посилань, 1 додаток Мета дослідження полягає у аналізі сучасних тенденцій в класифікації наукових статей за допомогою штучного інтелекту; вирішенні задачі класифікації наукових статей та знаходження найкращого набору параметрів для графових нейронних мереж. Об’єкт дослідження: набір дата сетів Planetoid, а саме Cora та Citeseer. Предмет дослідження: методи класифікації наукових статей, методи машинного навчання для вирішення задач класифікації наукових статей, графові нейронні мережі та їх модифікації для задачі класифікації наукових статей на основі відкритих даних. Наукова новизна: знайдені оптимальні набори обраних початкових параметрів для графових нейронних мереж для їх використання в подальших моделях, що класифікують наукові статті. У межах подальшого дослідження пропонується розширити кількість моделей для класифікації та додавання нових метрик оцінювання точності класифікації наукових статей. Основні положення дослідження доповідались на конференції.Документ Відкритий доступ Аналіз та прогнозування курсу криптовалют з використанням методів штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Кочедиков, Богдан Олександрович; Шубенкова, Ірина АнатоліївнаДипломна робота: 102 с., 14 рис., 8 табл., 45 посилань, 1 додаток. Об’єкт дослідження – ціни на криптовалютні активи на ринкових біржах. Предмет дослідження – моделі та методи штучного інтелекту. Мета роботи – дослідити, реалізувати, оцінити та порівняти роботу моделей та методів штучного інтелекту в задачі прогнозування цін на криптовалютні активи на біржах та реалізувати відповідне програмне забезпечення для цього.Документ Відкритий доступ Аналіз фінансового стану підприємств та прогнозування ризику банкрутства в умовах невизначеності з використанням нечітких нейронних мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Хоменко, Данііл Романович; Зайченко, Юрій ПетровичДипломна робота: 80 с., 7 рис., 27 табл., 14 посилань, 2 додатки. Об’єкт дослідження – процеси аналізу фінансового стану підприємств та оцінки ризику можливого банкротства. Предмет дослідження – моделі та методи аналізу фінансового стану й прогнозування ризику банкротства підприємств в умовах невизначеності з використанням нечітких нейронних мереж. Мета роботи – аналіз фінансового стану й прогнозування ризику банкротств підприємств стосовно економіки України в умовах невизначеності та порівняльний аналіз ефективності різних методів: класичних та нечітких.Документ Відкритий доступ Біометрична автентифікація користувача смартфона за допомогою даних акселерометра(2023) Кагарлицький, Роман Євгенійович; Данилов, Валерій ЯковичДипломна робота: 122 сторінки, 24 рисунки, 14 таблиць, 1 додаток, 39 джерел. Об’єкт дослідження – розробка нейронної мережі для задачі автентифікації користувача смартфона за допомогою даних акселерометра. В наші дні майже у кожної людини є смартфон. Ми використовуємо їх для спілкування, ведення соціальних мереж, для банківських операцій тощо. Для захисту цих пристроїв ми налаштовуємо коди, паролі, шаблони свайпів та біометричні методи, такі як розпізнавання відбитків пальців та обличчя. Це приклади методів одноразової автентифікації; вони ґрунтуються на тому, що після розблокування телефону законним користувачем він буде єдиним, хто зможе ним користуватися, доки телефон не буде повторно заблокований. Традиційні методи автентифікації (перелічені вище) вимагають від користувача виконання певних дій для логування в систему. Це негативно впливає на користувацький досвід, адже змушує користувача виконувати рутинну роботу. Мета цієї роботи полягає в створенні оптимального методу біометричної автентифікації користувача смартфона з використанням даних акселерометра, застосовуючи алгоритми і підходи глибинного навчання. Розробка такого додаткового пасивного рівня захисту зробило б наші смартфони простішими в користуванні, більш захищеними, і при цьому не вимагало б якихось складних постійних обчислень – адже отримати й обробити дані вбудованого в смартфон акселерометра дуже просто в наші дні і це не потребує потужного процесора.Документ Відкритий доступ Великі мовні моделі в розробці текстових ігор(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Підвальна, Анна Юріївна; Шаповал, Наталія ВіталіївнаОб’єкт дослідження: набір фактів, питань та відповідей для текстових ігор. Предмет дослідження: великі мовні моделі, їх можливості та перспективи у розробці текстових ігор. Мета дослідження: створення моделі, яка здатна генерувати питання для гри або формулювати їх на основі запропонованих фактів для автоматизації написання вмісту інтелектуальних ігор. У ході роботи досліджено можливість великих мовних моделей допомогти в автоматизації написання вмісту текстових ігор, також було розглянуто проблему галюцинацій і методи їх подолання. У результаті побудовано алгоритм, що зменшує проблему галюцинацій, здатен генерувати питання, відповідь, пояснення та джерело для інтелектуальних ігор випадковим чином на задану тему або факт, використовуючи при цьому цікаві формулювання і логіку. Також було досліджено вплив розміру датасету на адекватність алгоритму, що був розроблений.