Магістерські роботи
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Планування та генерація раціонів харчування з використанням штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Лузанчук, Олексій Сергійович; Михайлова, Ірина ЮріївнаАктуальність теми. Штучний інтелект дедалі активніше впроваджується у сферу персонального харчування, дозволяючи створювати адаптивні рекомендації, автоматизувати планування раціону та враховувати індивідуальні потреби користувача. Сучасні мовні моделі здатні генерувати структуровані рецепти, адаптувати меню до дієтичних обмежень та економити час користувача. Попри наявність окремих рішень, відсутні комплексні системи з підтримкою генерації, ручного планування та формування списку покупок. Це зумовлює необхідність створення нового інструменту, який поєднає функціональність LLM з практичними задачами побутового харчування. Мета роботи – розробити інтелектуальний веб‑застосунок для генерації рецептів, планування тижневого раціону харчування та формування списку покупок з використанням мовних моделей штучного інтелекту. Завдання дослідження: 1. Проаналізувати сучасні рішення для генерації та структурування кулінарного контенту. 2. Оцінити можливості моделей GPT-4o, Gemini, Claude у контексті побудови персоналізованого раціону. 3. Розробити архітектуру інтерфейсу з підтримкою розміщення страв. 4. Реалізувати модулі створення рецептів, планування меню та формування списку покупок. 5. Здійснити експериментальне порівняння стабільності, швидкості та вартості генерації. Об’єкт дослідження – процес генерації та планування раціону харчування з використанням ШІ. Предмет дослідження – методи інтеграції мовних моделей у веб-застосунки для побутових сценаріїв. Апробація результатів. Основні результати дослідження представлені на VIII Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції молодих учених і студентів «Сучасні інформаційні системи та технології», яка відбулася 24 листопада 2025 року на базі кафедри комп’ютерних систем і мереж Херсонського національного технічного університету. Підготовлено тези «Методи генерації рецептів та планування раціону з використанням LLM-моделей». Структура роботи. Дисертація складається зі вступу, п’яти розділів, висновків до розділів, загальних висновків, списку джерел і додатків. Повний обсяг становить 113 сторінок, з них 94 – основний текст, містить 39 ілюстрацій, 6 таблиць, 58 джерел.Документ Відкритий доступ Методи повнотекстового пошуку інформації в системі ODOO(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Лазоренко, Анна Русланівна; Шушура, Олексій МиколайовичАктуальність теми. Зі зростанням обсягів даних, що накопичуються в корпоративних інформаційних системах, особливо в ERP-платформах, проблема ефективного текстового пошуку стає критично важливою. У системі ODOO, що містить сотні моделей та тисячі взаємопов’язаних записів, стандартні інструменти пошуку обмежені межами окремих модулів і не забезпечують глобального доступу до інформації. Це ускладнює роботу користувачів, знижує продуктивність бізнеспроцесів і створює потребу у створенні універсального повнотекстового пошуку, який працюватиме в межах самої системи без зовнішніх сервісів. Саме тому розробка програмного забезпечення, яка поєднує можливості PostgreSQL та архітектуру ODOO і забезпечує швидкий пошук у великих інформаційних базах, є актуальним і практично значущим завданням. Метою роботи є розробка ефективної системи повнотекстового пошуку для ODOO, здатної оптимізувати процеси пошуку та забезпечити швидкий доступ до великих обсягів інформації з високою точністю результатів, використовуючи наявні в системі інстументи та з мінімальними налаштуваням. Завдання дослідження: − провести аналіз існуючих методів імплементації повнотекстового пошуку в ODOO; − розробити архітектуру універсального модуля повнотекстового пошуку; − спроектувати та реалізувати алгоритм первинної підготовки та оновлення даних для індексу; − обрати і обґрунтувати засоби розробки; − розробити програмне забезпечення та провести його тестування. Об'єкт дослідження – процеси повнотекстового пошуку та обробки даних в ERP-системах, зокрема системи ODOO. Предмет дослідження – методи та засоби реалізації універсального повнотекстового пошуку в ODOO на основі PostgreSQL, включно з архітектурою індексації, чергою обробки та алгоритмами виконання запитів.Практична цінність полягає в забезаеченні повнотекстовий пошук по всій базі ODOO, підтримці дотримання прав доступу, мультикомпанійністі, індексування через PostgreSQL без потреби зовнішніх сервісів. Це дозволяє оптимізувати роботу користувачів, значно скоротити час пошуку інформації, покращити навігацію великими даними та підвищити ефективність бізнес-процесів. Апробація результатів дисертації. Основні положення даної роботи доповідались та обговорювались на XXII Міжнародній науково-практичній крнференції молодих вчених і студентів, 22-25 квітня 2025 року м. Київ, підготовлена одна стаття у науковому виданні, включеному до Переліку фахових видань України категорії Б. Дисертація складається з вступу, п’яти розділів та висновків. Повний обсяг дисертації складає 97 сторінок, 5 таблиць, 26 рисунків, 3 сторінки списку використаних джерел у кількості 32 найменуваняДокумент Відкритий доступ Методи генерації мультимедійного контенту на основі штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Кондрашін, Олексій Максимович; Тихоход, Володимир ОлександровичАктуальність теми. Розвиток генеративних моделей штучного інтелекту зумовив появу нових можливостей для автоматизованого створення мультимедійного контенту, включаючи текст, зображення, аудіо, музику та відео. Інтеграція таких моделей у єдине веб-середовище потребує дослідження сучасних підходів до мультимодальної генерації, порівняння спеціалізованих та мультимодальний моделей, а також розроблення інструментів, які забезпечують користувачеві повний цикл медіавиробництва. Тому виконане дослідження та розроблення веб-системи генерації й редагування мультимедійного контенту є актуальними та мають як теоретичне, так і практичне значення. Метою роботи є аналіз сучасних спеціалізованих та мультимодальних моделей генерації медіа в контекстах порівняння ефективності, інтеграції в існуючі робочі процеси, та комерціалізації. Завдання дослідження: 1) провести аналіз сучасних моделей генерації мультимедійного контенту та порівняти мультимодальні й спеціалізовані підходи; 2) визначити вимоги щодо створення системи генерації та редагування контенту з допомогою ШІ; 3) обґрунтувати вибір технологій, моделей та інструментів для розроблення зазначеної системи; 4) реалізувати систему на основі обраних технологій з підтримкою текстової, мовної, музичної, графічної та відеогенерації; 5) провести тестування роботи системи; 6) створити концепцію стартап проєкту, що розкриває маркетингові аспекти впровадження системи, включаючи аналіз ринку, визначення цільової аудиторії та стратегію просування; Об’єкт дослідження – процеси та технології генерації мультимедійного контенту за допомогою штучного інтелекту. Предмет дослідження – методи, алгоритми і програмні засоби мультимодальної генерації та редагування мультимедійного контенту на основі сучасних нейронних моделей. Практична цінність отриманих результатів полягає у створенні програмної системи, що забезпечує автоматизовану генерацію мультимедійних матеріалів та об’єднує в єдиному середовищі текстові, візуальні, аудіо- та відеомоделі. Розроблена система дозволяє формувати повноцінний відеоконтент, експортувати та імпортувати проєкти, а також керувати параметрами стилю, структури та мультимедійної композиції. Запропонована концепція стартап проєкту підтверджує перспективність впровадження системи у сфери медіавиробництва, креативних індустрій, маркетингу та освітніх технологій. Апробація результатів дисертації. Основні положення даної роботи доповідались та обговорювались на: – II-й Міжнародній науково-практичній конференції “Scientific Progress: Theories, Applications and Global Impact”, 27-29 жовтня, 2025 м. Браґа, Португалія. Дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. Повний обсяг дисертації становить _93_ сторінок, включаючи _7_ таблиць, _10_ рисунків та _43_ найменувань у списку використаних джерел.Документ Відкритий доступ Інтеграція програмних реєстраторів розрахункових операцій з інформаційною системою ODOO(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Сухенко, Богдан Олександрович; Шушура, Олексій МиколайовичАктуальність теми зумовлена обов’язковим застосуванням програмних реєстраторів розрахункових операцій (ПРРО) багатьма підприємцями в Україні з 2022 року, що вимагає інтеграції ERP-систем, зокрема Odoo POS, з провайдерами «Вчасно.Каса» та «Чекбокс». Стандартний функціонал Odoo не забезпечує такої інтеграції, а існуючі аналоги обмежені одним провайдером, не підтримують офлайн-режим та внесення/видачу готівки. Мета робота – розробка архітектури та програмного забезпечення модулів інтеграції програмних реєстраторів розрахункових операцій з ERP-системами на прикладі інформаційної системи Odoo для автоматизації фіскалізації розрахункових операцій підприємств. Завдання дослідження полягає у: аналіз вимог українського законодавства до ПРРО; огляд існуючих засобів інтеграції ПРРО з ERP системами; аналіз специфікацій API провайдерів «Вчасно.Каса» і «Чекбокс»; розробка архітектури системи та вибір програмних засобів реалізації; розробка модулів для інтеграції з провайдерами «Вчасно.Каса» та «Чекбокс»; тестування розроблених модулів. Об’єкт дослідження: процес автоматизації фіскальних операцій та операцій точки продажу в системах управління підприємством. Предмет дослідження: модулі інтеграції Odoo POS з ПРРО «Вчасно.Каса» та «Чекбокс» за допомогою роботи з локальним і віддаленим API. Методи дослідження: системний аналіз вимог, моделювання архітектури за допомогою UML-діаграм, об’єктно-орієнтоване програмування, тестування на реальних даних. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в наданні зручного готового функціоналу для малого та середнього бізнесу, що складається з 3 повноцінних модулів, що дозволять реєструвати всі фіскальні операції в ДПС України, а також проводити нефіскальні операції по касі та надає звітність у зручній формі. Модулі дозволять працювати в офлайн режимі протягом часу, дозволеного Законом України. Модулі працюють на Odoo 17 та 18 версії і є легко масштабованими. Розроблені модулі вже продаються в магазині Odoo та є частиною SaaS-сервісу. Апробація результатів дисертації: за темою дисертації підготовлено тези доповіді на науково-практичній конференції та статтю для наукового журналу, включеного до Переліку наукових фахових видань України (категорія Б). Публікації: Сухенко Б. О., Шушура О. М. Інтеграція програмних реєстраторів розрахункових операцій з інформаційною системою ODOO. Тези, ХХІІ Міжнародна науково-практична конференція молодих вчених і студентів "Сучасні проблеми наукового забезпечення енергетики", 22-25 квітня, 2025 м. Київ. Сухенко Б. О., Шушура О. М., Соломаха С. О., Асєєва Л. А. Інтеграція програмних реєстраторів розрахункових операцій з ERP-системами на прикладі ODOO, Вісник Херсонського національного технічного університету № 4/2025 (прийнята до публікації). Дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. Повний обсяг дисертації складає 110 сторінок, в тому числі 110 сторінка основного тексту, 24 таблиці, 45 рисунків, 4 сторінки списку використаних джерел у кількості 38 найменувань.Документ Відкритий доступ Методи машинного навчання для автоматизації обліку витрат у веб-системах управління фінансами(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Хок, Абдул Мохаммад; Сліпченко, Володимир ГеоргійовичАктуальність теми. У сучасних умовах цифровізації економіки ручне ведення фінансового обліку стає неефективним та трудомістким. Традиційні методи OCR не забезпечують достатньої точності при роботі зі складними неструктурованими документами, що зумовлює необхідність використання сучасних методів машинного навчання для автоматизації цього процесу. Тому дослідження та реалізація мультимодальних моделей для розпізнавання фінансових документів є актуальними та мають практичне значення. Метою роботи є дослідження ефективності методів машинного навчання для автоматичного розпізнавання реквізитів із фінансових документів з подальшою інтеграцією найефективніших рішень у веб-систему управління фінансами. Завдання дослідження: провести аналіз сучасних підходів до оброблення фінансових документів (OCR, трансформери, мультимодальні моделі); дослідити та реалізувати алгоритми інтелектуальної екстракції даних на базі моделей TrOCR, Donut та Gemini 2.5 Flash; провести експериментальне порівняння ефективності обраних моделей за показниками точності та швидкодії; розробити архітектуру та програмну реалізацію веб-системи автоматичного обліку витрат “AI Budget Manager”; розробити стартап-проєкт для комерціалізації створеної системи. Об’єкт дослідження – процес автоматизації фінансового обліку та методи екстракції структурованих даних із фінансових документів у веб-середовищі. Предмет дослідження – методи машинного навчання та програмні засоби для автоматичного вилучення даних із різнотипних фінансових документів. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає у створенні веб-системи “AI Budget Manager”, яка автоматизує процес обліку витрат, скорочуючи час обробки чека до 3–4 секунд із точністю понад 99%. Запропоноване використання мультимодальної моделі Gemini 2.5 Flash у режимі Zero-shot дає змогу підвищити точність розпізнавання та адаптивність системи до нових форматів документів без необхідності донавчання на великих вибірках. Апробація результатів дисертації. Основні положення даної роботи доповідались та обговорювались на: III Міжнародній науково-практичній конференції “Innovative Approaches in Modern Science and Technology”, 12–14 листопада, 2025 р., Лісабон, Португалія. Дисертація складається з вступу, п’яти розділів та висновків. Повний обсяг дисертації складає 101 сторінки, в тому числі 79 сторінок основного тексту, 7 таблиць, 38 рисунків, список використаних джерел у кількості 32 найменувань.Документ Відкритий доступ Методи створення веб-платформи для організації волонтерської діяльності(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Чиж, Єлизавета Олегівна; Шаповалова, Світлана ІгорівнаАктуальність теми магістерської роботи обумовлена необхідністю застосування передових методів розробки для створення гнучкого та надійного веб-інструментарію для координації волонтерських процесів. Забезпечення централізованої та автоматизованої взаємодії вимагає впровадження сучасних методів комп'ютерних наук: мікросервісної архітектури для підвищення стійкості, ефективного управління базами даних та передового UX/UI-дизайну. Такий підхід дозволяє значно підвищити ефективність, прозорість та керованість волонтерського руху. Мета роботи полягає у розробці та реалізації оптимальної за характеристиками веб-платформи, яка забезпечує підвищену надійність функціонування та потребує мінімальної кількості ресурсів з боку користувача. Для досягнення поставленої мети вирішувалися такі завдання дослідження: провести аналіз існуючих методів та програмних засобів реалізації сучасних веб-платформ; спроєктувати та програмно реалізувати модель розмежування доступу на основі ролей (RBAC); розробити функціональну веб-платформу для координації волонтерської діяльності з використанням обраних методів; провести комплексне тестування розробленої веб-платформи для перевірки її надійності, продуктивності та відповідності вимогам. Об’єкт дослідження – інформаційна модель процесів організації та координації волонтерської діяльності. Предмет дослідження – методи реалізації веб-платформ, засновані на рольовій моделі доступу. Методи дослідження. У роботі використано комплекс методів: метод системного аналізу для вивчення предметної області; метод порівняльного аналізу для обґрунтування вибору технологічних рішень; метод об'єктно-орієнтованого моделювання для розробки логічної структури платформи. На етапі реалізації застосовувалися методи розробки програмного забезпечення, а для підтвердження коректності – методи експериментального тестування. Апробація результатів магістерської дисертації. Основні положення та результати дослідження доповідалися та обговорювалися на міжнародних науково-практичних конференціях: ІІ Міжнародній науково-практичній конференції «Modern Perspectives on Science and Economic Progress» (Вільнюс, Литва, 2025 р.) та ІІ Міжнародній науково-практичній конференції «Progressive Approaches in Science and Engineering» (Копенгаген, Данія, 2025 р.). За результатами конференцій опубліковано такі праці: 1. Чиж Є. О. Методи створення веб-платформи для організації волонтерської діяльності / Є. О. Чиж // Modern Perspectives on Science and Economic Progress : Collection of Scientific Papers with Proceedings of the 2nd International Scientific and Practical Conference : міжнародна наукова конференція. – Вільнюс, 2025. – С. 74–77. 2. Shapovalova S. Architectural approaches to implementing a Role-Based Access Control (RBAC) model for modern web platforms / S. Shapovalova, Ye. Chyzh // Progressive Approaches in Science and Engineering : Proceedings of the 2nd International Scientific and Practical Conference. – Copenhagen, 2025. – P. 314–315. Структура та обсяг магістерської дисертації. Робота складається зі вступу, 5 розділів, висновків, списку використаних джерел із 27 найменувань. Повний обсяг роботи становить 80 сторінок.Документ Відкритий доступ Методи автоматизації оцінювання студентських робіт з веб-технології(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Клебан, Дар’я Андріївна; Полягушко, Любов ГригорівнаАктуальність теми. У сучасній сфері освітній проблема ефективної перевірки студентських робіт набуває особливої значущості. Викладачам доводиться перевіряти десятки студентських робіт, що потребує значних часових витрат та підвищує ризик суб’єктивності оцінювання. Окремою складністю є виявлення запозичень, адже програмний код може бути модифікований, переформатований або частково переписаний. Тому розробка автоматизованої системи оцінювання коду, здатної комплексно проаналізувати його якість та визначати схожість між роботами, є актуальним завданням для модернізації освітнього процесу. Метою роботи є створення модулів автоматизованого аналізу студентських робіт, спрямованих на визначення рівня їх схожості, оцінювання відповідності поставленому завданню, перевірку синтаксичної коректності, логічної узгодженості, ефективності та якості програмного рішення, а також інтеграція даних модулів у платформу онлайн-навчання. Завдання дослідження: • дослідити існуючі методи визначення схожості програмного коду; • дослідити інструменти, визначення схожості коду, відповідності завданню, синтаксичної коректності, логічної узгодженості, ефективності та якості програмного рішення; • порівняти досліджені інструменти та обрати найбільш ефективні серед них; • розробити модулі для автоматизованого аналізу на основі відібраних інструментів; • інтегрувати розроблені модулі в платформу онлайн-навчання та забезпечити їх коректну взаємодію з усіма елементами системи. Об’єкт дослідження є інформаційні моделі та методи автоматизованого аналізу програмного коду для оцінювання якості студентських робіт. Предметом дослідження є методи машинного навчання та статичного аналізу коду для виявлення семантичної схожості програмних текстів та оцінювання їх синтаксичної коректності, логічної узгодженості, ефективності та відповідності завданню. Практична цінність отриманих результатів полягає у створенні програмної системи, яка автоматизує процес перевірки студентських робіт, зменшує навантаження на викладачів, підвищує об’єктивність оцінювання та швидкість перевірки. Розроблене рішення може бути інтегроване у системи управління навчанням та освітні платформи. Апробація результатів дисертації. Основні положення роботи були представлені на IX Міжнародній студентській конференції «Актуальні питання та перспективи проведення наукових досліджень», 28 листопада, 2025 р., м. Рівне. Дисертація складається зі вступу, п’яти розділів та висновків. Повний обсяг дисертації становить 111 сторінок, у тому числі 90 сторінок основного тексту, 12 таблиць, 33 ілюстрації та список використаних джерел у кількості 49 найменувань. Розроблена програма призначена для автоматизованого аналізу та оцінювання студентських робіт із веб-технологій у межах платформи онлайн-навчання. Вона забезпечує визначення рівня схожості між програмними роботами студентів, а також виконання комплексного аналізу програмного коду з погляду синтаксичної коректності, логічної узгодженості, ефективності, якості реалізації та відповідності поставленому завданню. Програма реалізована у вигляді окремих модулів. Модуль виявлення схожості програмного коду здійснює аналіз поданих робіт із застосуванням моделей машинного навчання та надає кількісну оцінку рівня їх подібності. Модуль комплексного аналізу програмного коду виконує глибоку оцінку програмних рішень, формуючи структуровані результати та рекомендації. Інтеграція програми у платформу онлайн-навчання забезпечує автоматизовану обробку студентських робіт, збереження результатів аналізу в базі даних та доступ викладача до сформованих звітів. Все це дозволяє підвищити об’єктивність оцінювання, зменшити навантаження на викладачів і забезпечити прозорість процесу перевірки студентських робіт.Документ Відкритий доступ Технології автоматизації керування алгоритмами анімації(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Зубок, Артем Віталійович; Аушева, Наталія МиколаївнаУ сучасному медіапросторі, що характеризується стрімким розвитком цифрових технологій та зростанням попиту на високоякісний візуальний контент, традиційні методи ручного створення анімації стають неефективними та економічно затратними. Експоненційний ріст ринків візуальних ефектів, ігрової індустрії та феномену Vtubing висуває нові вимоги до масштабованості, інтерактивності та швидкості виробництва, які неможливо задовольнити класичним підходом на основі ключових кадрів. Тому дослідження та розробка методик автоматизації керування анімацією є критично важливими для оптимізації виробничих процесів та створення адаптивного контенту нового покоління. Метою роботи є розробка та експериментальна перевірка ефективності методик автоматизації керування анімаційними алгоритмами для підвищення продуктивності створення цифрового контенту, забезпечення його масштабованості та інтерактивності. Завдання дослідження: • проаналізувати еволюцію анімаційних технік та сучасні виробничі пайплайни для виявлення етапів, що потребують автоматизації; • проаналізувати математичні і алгоритмічні методи процедурної анімації та виявити умови для оптимального застосування; • розробити алгоритми для сценаріїв застосування підходів автоматизації для інтерактивної веб-анімації, процедурної 2D-анімації та фізично-коректних 3D-симуляцій; • реалізувати розроблені алгоритми у середовищах Rive, Adobe After Effects та Blender; • розробити план комерціалізації результатів дослідження у форматі стартап-проєкту. Об’єкт дослідження – процес створення та керування цифровою анімацією у сучасних програмних середовищах за допомогою процедуралізм. Предмет дослідження – методики та алгоритми автоматизації анімаційних процесів, що базуються на процедурному підході, фізичних симуляціях та логіці станів. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає у розробці комплексу програмних рішень, що дозволяють автоматизувати рутинні анімаційні задачі. Реалізована система в Rive забезпечує інтерактивну веб-анімацію з високою продуктивністю відтворення. Побудована в After Effects система автоматизує вторинні рухи об’єктів та демонструє можливості процедурного підходу до вирішення анімаційних задач. Сцени в Blender демонструють можливості процедурного масштабування та фізичної симуляції, що дозволяє генерувати складні візуальні ефекти без ручного втручання. Апробація результатів дисертації. Основні положення даної роботи доповідались та обговорювались на III Міжнародній науково-практичній конференції «Innovative Approaches in Modern Science and Technology», 12–14 листопада, 2025 р., Лісабон, Португалія. Публікації. Результати роботи були опубліковані на Ausheva N., Zubok A. A technical analysis of procedural animation: methodologies for animation and optimization. Innovative Approaches in Modern Science and Technology: тези III міжн. наук.-практ. конф., 12–14 листопада, 2025 р., Лісабон, Португалія. С. 225-226. Дисертація складається з вступу, п’яти розділів та висновків. Повний обсяг дисертації складає 100 сторінок, в тому числі 81 сторінка основного тексту, 12 таблиць, 22 рисунків, список використаних джерел у кількості 33 найменувань. Комплексне дослідження та програмна реалізація методик автоматизації керування анімацією для створення інтерактивного контенту у сферах веб-дизайну, моушн-графіки та 3D-симуляцій, а саме розробка реактивної системи на базі логіки станів, процедурного 2D-ріггінгу та фізично-коректних симуляцій тканини і рідини, з подальшим створенням концепції стартап-проєкту для автоматизації анімаційних процесів у Vtubing-індустрії.Документ Відкритий доступ Безпілотний літальний апарат класу "міні"(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Демидюк, Володимир Сергійович; Бондаренко, Олександр МиколайовичАктуальність: Сучасний етап розвитку авіаційної техніки характеризується стрімким зростанням інтересу до безпілотних літальних апаратів, які відкривають принципово нові можливості у різних сферах людської діяльності. Особливе місце у цьому сегменті займають безпілотні літальні апарати класу "міні", що поєднують у собі компактність, мобільність та високу функціональність. Актуальність дослідження міні-БПЛА зумовлена стрімким зростанням їхнього практичного застосування у військовій сфері, системах моніторингу та спостереження, цивільній авіації, екологічному контролі та багатьох інших галузях. Сучасні геополітичні виклики, зокрема досвід застосування безпілотної авіації в оборонних операціях України, наочно демонструють критичну важливість розробки та вдосконалення міні-БПЛА як ефективного засобу ведення розвідки, спостереження та виконання тактичних завдань. Мета роботи: Комплексний аналіз конструктивних, технічних та функціональних характеристик безпілотних літальних апаратів класу "міні", визначенні основних принципів їх побудови, дослідженні бортового обладнання та систем управління, а також у розробці рекомендацій щодо оптимізації льотно-технічних параметрів міні-БПЛА для ефективного застосування у різних галузях. Об’єкт дослідження: Безпілотні літальні апарати класу "міні" як комплексні технічні системи, що включають аеродинамічну компоновку, силову установку, системи керування, навігаційне обладнання та корисне навантаження. Предмет дослідження: Конструктивні особливості, технічні характеристики, функціональні можливості та принципи проєктування безпілотних літальних апаратів класу "міні", їхні системи керування, навігації, зв'язку та передачі даних. Методи дослідження: У роботі застосовано комплекс теоретичних та аналітичних методів дослідження. Використано метод системного аналізу для розгляду міні-БПЛА як складної технічної системи, метод порівняльного аналізу для оцінки різних конструктивних схем та технічних рішень, розрахунково-аналітичні методи для визначення основних льотно-технічних параметрів, а також методи узагальнення та систематизації для формування висновків щодо оптимальних характеристик міні-БПЛА. Наукова новизна отриманих результатів: Перспективи подальших досліджень пов'язані з розробкою нових аеродинамічних схем міні-БПЛА, впровадженням штучного інтелекту для автономного прийняття рішень, створенням більш ефективних силових установок, покращенням систем захисту від радіоелектронної протидії та розширенням можливостей корисного навантаження. Важливим напрямом є також стандартизація вимог до міні-БПЛА, розробка уніфікованих протоколів обміну даними та створення нормативної бази для їхнього безпечного застосування у спільному повітряному просторі з пілотованою авіацією. Практичне значення отриманих результатів: Можливість використання отриманих результатів у процесі проєктування нових міні-БПЛА, модернізації існуючих конструкцій, виборі оптимальних технічних рішень при розробці безпілотних систем різного призначення, а також у навчальному процесі під час підготовки фахівців авіаційного профілю.Документ Відкритий доступ Нормування навантажень надлегкого літака за стандартами LTF-UL(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Степанюк, Михайло Віталійович; Бондар, Юрій ІвановичАктуальність: Сучасна авіаційна індустрія активно розвиває сегмент надлегкої авіації, що вимагає забезпечення високого рівня безпеки та надійності конструкцій. При проектуванні надлегких літаків виникає критична потреба у точному визначенні навантажень, особливо в умовах обмежень по масі. Недостатнє вивчення та неточний розрахунок цих параметрів можуть призвести до зниження льотної придатності. Тому аналіз та оптимізація розрахункових схем для визначення максимальних експлуатаційних та руйнівних навантажень відповідно до сучасних європейських норм LTF-UL є надзвичайно актуальним завданням. Мета роботи: Аналіз та розробка методики розрахунку та нормування навантажень на конструкцію надлегкого літака з метою підтвердження його міцності та відповідності вимогам LTF-UL. Об’єкт дослідження: Процес нормування аеродинамічних, інерційних та експлуатаційних навантажень на конструкцію надлегкого літака. Предмет дослідження: Методи розрахунку та моделювання навантажень на основні несучі поверхні надлегкого літака (крило, горизонтальне та вертикальне оперення, а також механізацію крила) згідно зі стандартами LTF-UL. Методи дослідження: Аналіз нормативної документації та порівняння стандартів; теоретичні методи аеродинаміки та динаміки польоту для визначення розподілу навантажень; математичне 5 моделювання для побудови діаграм «швидкість-перевантаження» (V-n діаграм); інженерні методи розрахунку міцності елементів конструкції. Наукова новизна отриманих результатів: Полягає у систематизації та адаптації інженерної методики нормування навантажень згідно з LTF-UL для застосування в українській практиці проектування надлегких літаків, що дозволяє підвищити точність розрахунків на ранніх етапах проектування. Практичне значення отриманих результатів: Отримані результати можуть бути застосовані при проектуванні, модернізації та сертифікації надлегких літаків для підтвердження міцності та відповідності міжнародним авіаційним стандартам, що сприятиме підвищенню безпеки польотів та конкурентоспроможності вітчизняної авіаційної техніки. Апробація: Основні положення роботи доповідались на науковотехнічній конференції VI науково-практична конференція студентів та молодих вчених «АВІА-РАКЕТОБУДУВАННЯ: ПЕРСПЕКТИВИ ТА НАПРЯМКИ РОЗВИТКУ» грудень 2024 р., м. Київ. Публікації: За темою дисертації опубліковано тези доповіді у збірнику матеріалів конференції «АВІА-РАКЕТОБУДУВАННЯ: ПЕРСПЕКТИВИ ТА НАПРЯМКИ РОЗВИТКУ».Документ Відкритий доступ Оптимізація цифрових комунікацій у соціальних мережах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Деркач, Вікторія Василівна; Жигалкевич, Жанна МихайлівнаМагістерська дисертація складається зі вступу, трьох розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. Загальний обсяг роботи становить 141 сторінку, містить 16 рисунків, 20 таблиць, 5 додатків. У роботі використано 86 джерел за переліком посилань. Мета роботи полягає у систематизації теоретико-методичних підходів та розробленні практичних рекомендацій щодо оптимізації цифрових комунікацій компанії у соціальних мережах на ринку мобільного зв’язку України. Методи дослідження. У роботі застосовано загальнонаукові та спеціальні методи: аналіз і синтез; статистичний аналіз та контент-аналіз; методи порівняльного аналізу; системний підхід і методи моделювання; економічні методи. Об’єктом дослідження є цифрові комунікації. Предметом дослідження є теоретичні засади, методичні підходи та практичні інструменти оптимізації цифрових комунікацій у соціальних мережах. Наукова новизна полягає у розробленні комплексної оптимізованої моделі цифрових комунікацій ПрАТ «ВФ Україна», що включає шість взаємопов’язаних підсистем та забезпечує циклічну оптимізацію комунікативної діяльності. Практичне значення роботи полягає у розробленні конкретних інструментів оптимізації цифрових комунікацій, що можуть бути впроваджені у діяльність ПрАТ «ВФ Україна».Документ Відкритий доступ Методи генерації та озвучення навчальних диктантів для вивчення англійської мови з використанням штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Борейчук, Максим Петрович; Михайлова, Ірина ЮріївнаАктуальність теми. Стрімкий розвиток генеративних моделей штучного інтелекту відкриває нові можливості для персоналізації та автоматизації навчальних процесів. У сфері вивчення іноземних мов усе більшої актуальності набувають інтелектуальні системи, здатні автоматично створювати навчальний контент, адаптувати його до рівня користувача та забезпечувати інтерактивний зворотний зв’язок. Відсутність комплексних рішень, які об’єднують генерацію тексту, синтез мовлення, аналіз користувацького введення та адаптивні навчальні алгоритми, зумовлює необхідність розробки відповідних методів і програмних засобів. Саме тому дослідження у цьому напрямі є актуальним і має значну практичну цінність. Метою роботи є розробка методів генерації та озвучення навчальних диктантів для вивчення англійської мови з використанням штучного інтелекту. Завдання дослідження: 1. Проаналізувати сучасні методи та технології автоматичної генерації навчального контенту та розробки мобільних застосунків. 2. Оглянути існуючі застосунки для вивчення англійської мови, визначити їхні сильні та слабкі сторони у контексті генерації та перевірки диктантів. 3. Розробити архітектуру програмної системи, включаючи серверний компонент і мобільний застосунок, а також структуру зберігання даних. 4. Реалізувати основний функціонал системи, що охоплює генерацію диктантів, синтез мовлення, виконання та перевірку користувацьких відповідей. 5. Провести експериментальне тестування системи та оцінити її ефективність у навчальному процесі. Об’єкт дослідження – комп’ютерні методи генерації та озвучення тексту. Предмет дослідження – методи генерації та озвучення тексту на основі штучного інтелекту. Апробація результатів. Основні положення даної роботи доповідались та обговорювались на: – VIIІ Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції молодих вчених та студентів «Сучасні інформаційні системи та технології» 24 листопада 2025 р. у Херсонському національному технічному університеті на базі кафедри комп’ютерних систем та мереж за тематикою: «Сучасні комп’ютерні системи та мережі в управлінні». Дисертація складається зі вступу, п’яти розділів, висновків до розділів, загальних висновків, списку використаних джерел та додатків. Повний обсяг роботи становить 117 сторінок, в тому числі 94 сторінки основного тексту, містить 6 ілюстрацій, 8 таблицю, 61 джерело в переліку посилань. Розроблена система є багаторівневим клієнт–серверним програмним комплексом, призначеним для автоматичної генерації та озвучення навчальних диктантів англійською мовою з використанням технологій штучного інтелекту. Архітектура системи побудована за принципами розділення відповідальності та масштабованості. Основні компоненти системи: • мобільний застосунок (Android, Kotlin + Jetpack Compose) – забезпечує взаємодію користувача з системою, відображення інтерфейсу, формування запитів до серверної частини та локальне зберігання даних у базі Room; підтримує розпізнавання рукописного й друкованого тексту за допомогою ML Kit OCR; • серверна частина (Backend API на Python, AWS Lambda) – реалізує бізнес-логіку системи, включаючи генерацію текстових диктантів, їх озвучення, формування структурованих відповідей та обробку даних користувача; забезпечує взаємодію з моделями штучного інтелекту через зовнішні API; • генеративні моделі штучного інтелекту (Groq LLaMA + Google Gemini TTS) – використовуються для створення навчального текстового контенту та синтезу мовлення з високою якістю та природною інтонацією; • хмарне сховище Cloudflare R2 – призначене для зберігання згенерованих аудіофайлів диктантів; забезпечує глобальну доступність і сумісність з S3-протоколом; • AWS API Gateway – використовується як точка доступу до серверного інтерфейсу, забезпечує маршрутизацію HTTP-запитів до AWS Lambda та керування доступом; • локальна база даних Room – забезпечує збереження та кешування навчальних матеріалів, результатів виконання та статистики користувача без необхідності постійного звернення до серверної частини. Система побудована таким чином, щоб забезпечити ефективну взаємодію між мобільним застосунком, серверним компонентом і зовнішніми AI-сервісами. Обмін даними здійснюється через REST-інтерфейс, а взаємодія з хмарними ресурсами реалізована за допомогою відповідних SDK. Архітектура дозволяє легко масштабувати систему, розширювати функціональні можливості та адаптувати її до нових освітніх задач.Документ Відкритий доступ Платформа персоналізованих товарних рекомендацій на основі технологій машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Баворовський, Вадим Миколайович; Отрох, Сергій ІвановичМагістерська робота присвячена розробленню веб-платформи персоналізованих товарних рекомендацій на основі сучасних технологій машинного навчання. У системі використано гібридний алгоритм, що поєднує аналіз контентних характеристик товарів, поведінкових факторів користувача та текстову класифікацію на основі наївного баєсівського класифікатора. Результати роботи підтверджують покращення точності персоналізованих рекомендацій та можливість використання розробленого рішення в умовах реальних e-commerce сервісів. Розроблена веб-платформа автоматично збирає та уніфікує дані з онлайн-магазинів, формує рекомендаційний профіль користувача та генерує персоналізовані товарні добірки. Гібридний алгоритм рекомендацій поєднує rule-based логіку з машинним навчанням (Naive Bayes), що забезпечує підвищення точності рекомендацій приблизно на 20 %. Клієнтська частина реалізована на React/Redux Toolkit, бекенд – на Node.js/Express із MongoDB. Система масштабована, швидкодіюча та готова до реального використання.Документ Відкритий доступ Система автоматичної генерації портфоліо розробника на основі LinkedIn та GitHub(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Юдаков, Олександр Станіславович; Амонс, Олександр АнатолійовичМагістерська дисертація складається з шести розділів, містить 29 таблиць, 9 додатків та 23 джерела – загалом 112 сторінок. Об`єкт дослідження: процес формування, підтримки та автоматизації представлення професійного цифрового профілю фахівця у галузі інформаційних технологій на основі гетерогенних джерел даних. Мета магістерської дисертації: автоматизація процесу формування та оновлення портфоліо фахівця у галузі інформаційних технологій на основі даних, отриманих з гетерогенних інформаційних джерел (LinkedIn, GitHub, тощо). У першому розділі розглянуто предметну область дослідження, проаналізовано актуальні підходи та існуючі програмні рішення, а також визначено їхні переваги й недоліки. У другому розділі детально описано сценарії використання системи, сформульовано функціональні та нефункціональні вимоги, що визначають її можливості, обмеження й критерії якості. У третьому розділі наведено архітектуру системи, описано основні компоненти та їхню взаємодію, а також обґрунтовано вибір технологій і інструментів розробки. У четвертому розділі розглянуто процес програмної реалізації системи, особливості розробки окремих модулів і підходи до тестування для перевірки коректності роботи. У п’ятому розділі описано процес розгортання системи, наведено вимоги до середовища виконання та детальну інструкцію для кінцевого користувача. У шостому розділі представлено розробку стартап-проєкту, включно з аналізом ринку, бізнес-моделлю та оцінкою перспектив комерціалізації.Документ Відкритий доступ Інформаційна система автоматизованого збору даних про товари в інтернет-магазинах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Притуленко, Олег Олександрович; Корнієнко, Богдан ЯрославовичМагістерська дисертація складається з пяти розділів, містить 28 таблиць, 9 додатків та 51 джерел – загалом 126 сторінок. Об`єкт дослідження: процес автоматизованого збору та зберігання інформації про товари з інтернет-магазинів. Мета магістерської дисертації: метою роботи є створення інформаційної системи для ефективного збору та зберігання даних з інтернет-магазинів з використанням сучасних технологій вебскрепінгу. У першому розділі було проведено аналіз предметної області, визначено мету та завдання роботи, обґрунтовано актуальність створення системи та виконано огляд існуючих систем. У другому розділі було визначено основні засоби розробки інформаційної системи, обрано формати зберігання даних, розглянуто та проаналізовано можливі архітектурні підходи. У третьому розділі проведено технічний опис створеної інформаційної системи, що включає її архітектуру, інформаційну модель та ключові функціональні компоненти. У четвертому розділі описано взаємодію користувача з програмною системою через її інтерфейс. У п’ятому розділі розроблено та описано стартап-проєкт, визначено його призначення та проаналізовано технічні й ринкові умови запуску.Документ Відкритий доступ Система управління автопарковками з використанням штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Паламар, Станіслав Миколайович; Букасов, Максим МихайловичМагістерська дисертація складається з восьми розділів, містить 24 таблиці, 9 додатків та 33 джерела – загалом 120 сторінок. Об`єкт дослідження: процес управління, обліку та моніторингу автопарковок з використанням інформаційних технологій та штучного інтелекту. Мета магістерської дисертації: метою роботи є вдосконалення процесів взаємодії між водіями та паркінгами за допомогою надання системи для управління автопарковками. У першому розділі було проведено опис предметного середовища, було розглянуто процеси, які існують у межах діяльності паркувальних автомайданчиків, та дві категорії учасників цих процесів, також було розглянуто методи ідентифікації транспортних засобів та актуальність використання методів машинного навчання для прогнозування. У другому розділі було здійснено огляд та аналіз існуючих рішень для управління автопарковками, було виділено переваги та недоліки існуючих сервісів та виконано постановку задачі на основі зроблених висновків. У третьому розділі визначено функціональні та нефункціональні вимоги до системи, а також побудовано діаграму варіантів використання. У четвертому розділі було обрано технології та засоби для реалізації системи управління автопарковками, включаючи мови програмування, базу даних, брокер повідомлень, хмарне сховище, бібліотеки для розроблення серверного, веб та мобільного застосунків, моделі для комп’ютерного зору та прогнозування завантаженості. У п’ятому розділі розроблено фізичну модель даних та побудовано ER-діаграму. У шостому розділі було спроєктовано архітектуру системи, було побудовано структурну схему, яка відображає ключові компоненти системи та зв’язки між ними, також було побудовано діаграму послідовності процесу розпізнавання номерних знаків та процесу оплати паркування. У сьомому розділі реалізовано систему управління автопарковками, яка включає серверний, веб та мобільний застосунки, також було побудовано діаграму розгортання системи. У восьмому розділі проведено аналіз ринкових можливостей запуску стартапу, розроблено маркетингову програму та визначено стратегію впровадження системи.Документ Відкритий доступ Інформаційна система непрямого продажу товарів з інтегрованим віртуальним консультантом(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Зубков, Ігор Олегович; Корнієнко, Богдан ЯрославовичМагістерська дисертація складається з пяти розділів, містить 25 таблиць, 10 додатків та 42 джерела – загалом 119 сторінок. Об`єкт дослідження: існуючі рішення у сфері електронної комерції, можливості застосування AI-технологій та сучасні веб- технології, необхідні для реалізації системи. Мета магістерської дисертації: інтегровати ШІ-платформу для електронної комерції, що поєднує семантичний пошук, персоналізацію рекомендацій та діалогову взаємодію з користувачем. У першому розділі проведене дослідження предметної області електронної комерції. Аналіз існуючих платформ показав різноманітність підходів до організації онлайн-торгівлі. Визначальною тенденцією розвитку електронної комерції є інтеграція штучного інтелекту, який трансформує взаємодію зі споживачами через персоналізовані рекомендації. У другому аналіз систем управління контентом продемонстрував, що сучасний ринок CMS пропонує різноманітні підходи до організації платформ електронної комерції. Також було проведено математичний аналіз інструментів бізнес-аналітики та прогнозування для електронної комерції. У третьому розділі описано вибір технологічного стеку, який забезпечує комплексне та збалансоване рішення для розробки сучасної платформи електронної комерції з інтегрованим штучним інтелектом. У четвертому розділі показана, що розробка основних модулів системи продемонструвала комплексний підхід до створення користувацького та адміністративного інтерфейсів. Висвітлено користувацькі модулі. У п’ятому розділі проведено аналіз потенціального виходу на ринок, який підтверджує високу можливість успішної ринкової комерціалізації проекту.Документ Відкритий доступ Інтелектуальна система аналізу харчового раціону людини з використанням технологій штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Андреєв, Андрій Олександрович; Головатенко, Ілля АнатолійовичМагістерська дисертація складається з семи розділів, містить 53 таблиці, 9 додатків та 23 джерела – загалом 135 сторінок. Об`єкт дослідження: процес автоматизованого аналізу харчового раціону людини, що здійснюється на основі інформаційних технологій та методів штучного інтелекту. Мета магістерської дисертації: метою роботи є покращення підходів до аналізу харчового раціону людини на основі використання сучасних технологій штучного інтелекту, спрямованих на автоматизоване визначення складу та основних харчових характеристик продуктів і страв за зображеннями, а також на забезпечення систематичного обліку та накопичення даних про харчування з можливістю їх подальшого використання. У першому розділі проведено аналіз предметної області, зокрема розглянуто особливості контролю харчування та підрахунку калорій, харчових даних. Досліджено основні підходи до збору та обробки даних про харчування користувачів. У другому розділі виконано огляд існуючих рішень на прикладі декількох систем. Проаналізовано їхній функціонал, підходи до взаємодії з користувачами, а також визначено сильні й слабкі сторони кожного застосунку. На основі порівняльного аналізу сформовано передумови для створення власної системи. У третьому розділі сформульовано функціональні та нефункціональні вимоги до системи. Визначено основні можливості для користувачів і адміністратора, вимоги до безпеки, продуктивності, масштабованості та зручності використання. У четвертому розділі виконано проєктування системи. Обґрунтовано вибір архітектури, описано сценарії використання для різних типів користувачів, розроблено загальну архітектуру системи та спроєктовано структуру баз даних, включаючи базу користувачів, харчування та комунікацій. У п’ятому розділі здійснено вибір технологій для реалізації системи. Обґрунтовано вибір мов програмування, бібліотек і фреймворків, технологій взаємодії між компонентами, системи управління базами даних, а також інструментів для реалізації модулів штучного інтелекту. У шостому розділі описано реалізацію основних компонентів системи. Розглянуто процес розроблення серверної та клієнтської частин, а також інтеграцію ключових функціональних модулів. У сьомому розділі розроблено стартап-проєкт на основі створеної системи. Описано ідею проєкту, проведено технологічний аудит, проаналізовано ринкові можливості, сформовано ринкову стратегію та розроблено маркетингову програму для впровадження продукту.Документ Відкритий доступ Інформаційна система взаємодії з клієнтами для оформлення замовлень у ресторані(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Винник, Віталій Валерійович; Жураковська, Оксана СергіївнаМагістерська дисертація складається з шести розділів, містить 23 таблиці, 9 додатків та 15 джерел – загалом 119 сторінок. Об`єкт дослідження: процес взаємодії клієнтів із закладом громадського харчування під час оформлення замовлення. Мета магістерської дисертації: метою роботи є покращення процесу взаємодії клієнтів із закладом громадського харчування. У першому розділі проведено аналіз предметної області ресторанного обслуговування, особливостей процесу прийому замовлень та проблем традиційних підходів взаємодії з клієнтами. У другому розділі виконано аналіз існуючих рішень автоматизованого прийому замовлень у ресторанах на прикладі систем VoicePlug AI, Foreva AI та ActiveMenus, визначено їхні переваги, недоліки та сформульовано вимоги для розробки власної системи. У третьому розділі визначено функціональні та нефункціональні вимоги до інформаційної системи з урахуванням голосової взаємодії. У четвертому розділі обґрунтовано вибір технологій розробки, мов програмування та сторонніх сервісів. У п’ятому розділі розроблено інформаційну систему взаємодії з клієнтами для оформлення замовлень у ресторані та описано її архітектуру та реалізацію. У шостому розділі проведено аналіз ринкових можливостей запуску стартап-проєкту та розроблено маркетингову програму впровадження системи.Документ Відкритий доступ Інформаційна система аналізу та моніторингу криптовалютних активів з використанням моделей штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Яловіца, Олексій Ігорович; Шимкович, Володимир МиколайовичМагістерська дисертація складається з семи розділів, містить 40 таблиць, 9 додатків та 38 джерел – загалом 136 сторінок. Об`єкт дослідження: система аналізу та моніторингу криптовалютних активів, яка забезпечує автоматизований збір, обробку, зберігання та аналітику ринкових даних із використанням моделей штучного інтелекту для прогнозування динаміки цін та формування індикаторів ризику. Мета магістерської дисертації: метою роботи є надання користувачам можливості здійснювати обґрунтований аналіз та прогнозування динаміки криптовалютних активів на основі моделей штучного інтелекту в режимі реального часу. У першому розділі було проведено аналіз задачі моніторингу та аналізу криптовалютних активів, що охоплює загальну характеристику задачі, обґрунтування актуальності розробки системи, дослідження технологічних особливостей блокчейну Solana, а також вивчення джерел даних і структури аналітичної екосистеми. У другому розділі було здійснено аналіз існуючих рішень у сфері моніторингу криптовалют, включаючи порівняльний аналіз провідних платформ CoinMarketCap, Glassnode та Dune Analytics, виявлено їхні сильні та слабкі сторони, а також визначено підходи та типи систем моніторингу. У третьому розділі було розроблено функціональні та нефункціональні вимоги до системи, враховуючи особливості роботи з криптовалютними активами, а також детально описано варіанти використання системи для різних категорій користувачів. У четвертому розділі було визначено критерії вибору технологій для розробки системи та проведено аналіз актуальних технологій, включаючи мови програмування, фреймворки серверної частини, бази даних, фронтенд-фреймворки, інструменти для машинного навчання та архітектури нейронних мереж. У пятому розділі розроблено архітектуру системи та ключові модулі, підготовлено набір даних для навчання моделі, спроєктовано та навчено модель прогнозування на основі нейронної мережі, реалізовано сервіс прогнозування, серверну та клієнтську частини системи з усіма необхідними функціональними компонентами. У шостому розділі проведено комплексне тестування роботи системи, включаючи оцінку точності моделі прогнозування, продуктивності сервісу прогнозування, а також функціональне тестування серверної та клієнтської частин системи. У сьомому розділі розроблено стартап-проєкт, що включає опис ідеї проєкту, технологічний аудит, аналіз ринкових можливостей запуску, розроблення ринкової стратегії та маркетингової програми для впровадження системи на ринок.