Магістерські роботи (СПСКС)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Засоби прогнозування фінансових показників банку з використанням нейронної мережі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Абрамов, Єгор Віталійович; Романкевич, Віталій ОлексійовичАктуальність теми. В сучасному економічному середовищі значно зростає вагомість прогнозування, яке перетворюється на важливу складову процесу ухвалення рішень. Основою прогнозування в економіці слугує економіко-математичне моделювання, що дозволяє виконувати аналіз очікуваних подій та варіантів розвитку ситуацій. Математичне моделювання використовує різні методи аналізу та підходи. В економічному середовищі адаптивне моделювання займає дуже значну роль. Воно дозволяє більш точно відображати поточний стан економічних процесів, враховуючи їх динамічну природу і постійну еволюцію. Адаптивні моделі, на відміну від традиційних, можуть ефективно враховувати зміни в економічній системі, що є критично важливим в умовах реформ. В цілому, важливість і складність прогнозування в сучасній економіці, в тому числі і в діяльності банків, зумовлює необхідність подальших досліджень та розвитку в цій галузі, розробки більш точних та надійних інструментів для аналізу стану та прогнозування показників фінансових показників банку. Мета роботи: створення системи прогнозування фінансових показників банку з використанням нейронної мережі шляхом визначення ефективних способів аналізу фінансових показників банку Об’єктом дослідження є процеси прогнозування фінансових показників діяльності банківських установ. Предметом дослідження є методи, моделі і програмні засоби прогнозування фінансових показників банку. Методи досліджень: порівняльний та емпіричний методи, моделювання, прогнозування, теорія нейронних мереж, машинне навчання. Наукова новизна: – запропоновано спосіб прогнозування, який поєднує використання методу передбачення умовної ймовірності екстремальних подій на основі моделі переходу станів та методу побудови моделі симетрії на коротких часових масштабах; – запропоновано використання нейронної мережі для прогнозування фінансових показників банку; – виконано програмну реалізацію запропонованих способів прогнозування фінансових показників. Практична цінність: розроблені засоби прогнозування фінансових показників сприятимуть підвищенню точності прогнозування чистого прибутку банку в органічних умовах. Апробація результатів дисертації: основні положення і результати роботи представлені та обговорювались на конференціях: - X Міжнародна науково-технічна Internet-конференція «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами». 24 листопада 2023 р. – К.: НУХТ, 2023. - Прикладна математика та комп’ютинг. XVІ науково-практична конференція магістрантів та аспірантів ПМК-2023 факультету прикладної математики 28 - 30 листопада 2023 р., Київ, Україна. – К.:КПІ, 2023. Публікації: за темою досліджень опубліковано 2 наукові праці – тези доповідей на конференціях. Структура та обсяг роботи: магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів, висновку, списку використаних джерел та додатків. Вступ містить опис проблем, що виникають при прогнозуванні фінансових показників банку, а також актуальність напрямку досліджень. Перший розділ містить основні теоретичні відомості щодо існуючих способів прогнозування фінансових показників банку, також виконано їх аналіз. У розділі наведено огляд праць як закордонних, так і вітчизняних вчених, присвячених методам прогнозування. Другий розділ містить аналіз підходів до прогнозування фінансових показників банку із застосуванням нейронних мереж. Також у розділі представлено дослідження математичних моделей для прогнозування фінансових показників банку. Третій розділ містить опис запропонованих рішень та їх програмної реалізації, а також програмних модулів для прогнозування фінансових показників банку. Четвертий розділ містить аналіз результатів, отриманих під час проведення експериментальних досліджень та порівняння з існуючими алгоритмами прогнозування. Висновки містять підсумки виконаної роботи. Магістерська дисертація представлена на 74 аркушах, містить 4 додатка, 35 джерел, 16 рисунків і 8 таблиць.Документ Відкритий доступ Способи створення та розповсюдження одноразових паролів у комп’ютерних системах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Бікерей, Олексій Ігорович; Клятченко, Ярослав МихайловичАктуальність теми. Магістерська дисертація присвячена розробці та аналізу модифікованого алгоритму Time-Based One-Time Password для обмеження доступу до ресурсів у високонавантажених системах, важлива у сфері кібербезпеки та технологій. У сучасному цифровому середовищі, захист інформації від кіберзагроз є надзвичайно актуальним. Високонавантажені системи потребують ефективного та швидкого методу автентифікації, щоб забезпечити безпеку та уникнути перевантаження ресурсів. Модифікований алгоритм TOTP може стати ефективним інструментом для забезпечення безпеки та зниження навантаження на систему. Таке дослідження має велике значення для поліпшення методів захисту та забезпечення стійкості та швидкості доступу у високонавантажених системах Об’єктом дослідження є використання алгоритму Time-Based One-Time Password (TOTP) для обмеження доступу до ресурсів у високонавантажених системах. Предметом дослідження є розробка та аналіз модифікованого алгоритму Time-Based One-Time Password (TOTP) для оптимізації та підвищення безпеки обмеження доступу до ресурсів у високонавантажених системах. Мета роботи: полягає у вивченні, розробці та оцінці модифікованого алгоритму Time-Based One-Time Password (TOTP) для підвищення ефективності та безпеки обмеження доступу до ресурсів у високонавантажених системах. Основними цілями є аналіз існуючих методів обмеження доступу, розробка модифікованого алгоритму TOTP, виявлення та оцінка його переваг у контексті ефективності, надійності та стійкості до потенційних кіберзагроз. Мета також включає в себе визначення оптимальних умов та сценаріїв застосування цього алгоритму в високонавантажених системах, забезпечуючи високу захищеність та зниження негативного впливу на продуктивність системи. Наукова новизна цієї роботи полягає у розробці та аналізі модифікованого алгоритму TOTP з метою покращення процесу обмеження доступу до ресурсів у високонавантажених системах. Цей алгоритм включає в себе нові методи генерації та верифікації одноразових паролів на основі часу, що сприяє підвищенню ефективності, стійкості та безпеки систем у порівнянні зі стандартними методами аутентифікації. Дослідження також враховує оптимізацію алгоритму для роботи у високонавантажених середовищах, що відрізняється від попередніх підходів та є актуальною новизною у сфері кібербезпеки та застосування алгоритмів аутентифікації в сучасних інформаційних системах. Практична цінність отримані результати дослідження мають велику практичну цінність у сферах бізнесу, фінансів, електронної комерції та інших сферах. Вони можуть служити основою для покращення інформаційної безпеки через розробку та впровадження більш надійних систем захисту даних та методів автентифікації. Апробація роботи. Основні положення були представлені та обговорювались на CXXXIV Міжнародній інтернет-конференції «Cучасні аспекти розвитку науки і техніки в умовах війни» та LVVІ Міжнародної інтернет-конференції «Наука 2023: Дослідження та інновації» Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі проведено огляд загальної характеристики роботи, яка зорієнтована на важливі аспекти інформаційної безпеки та наявні методи захисту інформації. Перший розділ дослідження присвячено аналізу ключових аспектів кібербезпеки та ролі паролів у захисті особистих даних. Аналізуючи ці аспекти, було виявлено потенціал у токенах, заснованих на часі, як ефективному інструменті забезпечення тимчасової та унікальної ідентифікації. У другому розділі проведено аналіз різноманітних методів створення одноразових паролів, виокремлено їх переваги та недоліки. Одноразові паролі виступають важливим інструментом у захисті даних, а вибір конкретного методу генерації залежить від контексту та вимог безпеки системи. Розділ третій складається з дослідження та аналізу різних методів імплементації алгоритму обмеження доступу до ресурсів за часовим параметром. Основна увага приділена модифікації токена Time-Based One-Time Password (TOTP) та обґрунтуванню вибору конкретних інструментів та методів для його модифікації. Четвертий розділ містить результати тестування модифікованого алгоритму та показав його високу швидкодію, ефективність у використанні ресурсів та стійкість до атак. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 103 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.Документ Відкритий доступ Комбінований метод масштабування зображень з використанням бікубічної інтерполяції та фільтра Ланцоша(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Бодашевський, Даніла Романович; Потапова, Катерина РоманівнаАктуальність теми. У сучасному світі цифрових технологій, де зображення відіграють ключову роль у медіа, рекламі, наукових дослідженнях та розвагах, важливість ефективного масштабування зображень є незаперечною. Зі зростанням розмірів дисплеїв та вимог до якості зображення, потреба у високоякісному масштабуванні стає все більш актуальною. Технології масштабування зображень використовуються не тільки для покращення візуального сприйняття, але й для оптимізації зберігання та передачі даних. Саме тому розробка та вдосконалення методів масштабування зображень є важливою задачею, яка має значний вплив на різні галузі індустрії. Об’єктом дослідження є процес масштабування цифрових зображень з використанням методів інтерполяціїї. Предметом дослідження є методика масштабування за допомогою комбінованого методу, який використовує бікубічну інтерполяцію та фільтр Ланцоша для підвищення якості зображення. Мета роботи: розробка комбінованого методу збільшення зображень, аналіз та оцінка його ефективності, порівняння його з класичними методами. Наукова новизна полягає у наступному: 1. Mетод, який поєднує бікубічну інтерполяцію та фільтр Ланцоша для масштабування зображень для досягнення кращої деталізації та зменшити візуальні артефакти. 2. Аналіз та порівняння ефективності комбінованого методу з традиційними методами масштабування, що включає оцінку якості зображення за допомогою об'єктивних метрик. Практична цінність отриманих результатів полягає у широкому спектрі застосування розробленого комбінованого методу масштабування зображень. Цей метод може бути інтегрований у різноманітні системи обробки зображень, від фотографічного софту до програмного забезпечення для медичної візуалізації. Особливо важливим є його використання у сферах, де необхідно зберегти високу якість зображень при зміні їх розмірів, наприклад, у цифровому кіно та графічному дизайні. Апробація роботи. Основні положення та результати дослідження представлені на ряді наукових конференцій, що спеціалізуються на іформаційних технологіях: • XVI наукова конференція магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2023 (Київ, 28-23 листопада 2023 р.) та опубліковані у збірнику тез доповідей «Метод збільшення розміру зображень на основі бікубічної інтерполяції та фільтра Ланцоша», 313 – 317с; • Міжнародний науковий журнал "Інтернаука", стаття «Аналіз принципів підвищення якості зображень через призму бікубічної інтерполяції та згорткових нейронних мереж» • Науковий журнал «Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки», стаття «Комбінований підхід до підвищення якості зображень з використанням бікубічної інтерполяції та фільтра Ланцоша» • IX Міжнародна науково-практична конференція “SCIENCE AND TECHNOLOGY: PROBLEMS, PROSPECTS AND INNOVATIONS”. Осака. 2023. C. 179-182. • IX Міжнародна науково-практична конференція “SCIENTIFIC RESEARCH IN THE MODERN WORLD”. Торонто. 2023. C. 79-81. Структура та обсяг роботи. Дипломна робота складається з вступу, трьох основних розділів, висновків та додатків. У вступі визначено актуальність теми, мету та завдання дослідження, обґрунтовано вибір методології та підходів. У першому розділі проаналізовані існуючії методи масштабування зображень, їхні переваги та недоліки. У другому розділі представлено теоретичні основи та принципи роботи бікубічної інтерполяції та фільтра Ланцоша, а також розглянуто принципи комбінування цих методів. У третьому розділі міститься опис розробленого комбінованого методу, його реалізацію та результати тестування. У висновках підведено підсумки дослідження, висвітлено досягнуті результати та можливості їх практичного застосування. Робота викладена на 92 аркуші, включає ілюстрації, таблиці, список використаних джерел.Документ Відкритий доступ Метод нейромережевого розпізнавання особи користувачів комп'ютерних систем за сітківкою ока(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Бойко, Олексій Олегович; Терейковський, Ігор АнатолійовичАктуальність теми. З розвитком сучасних технологій та автоматизацією виробничих процесів стає важливою задачею забезпечення високого рівня безпеки та аутентифікації користувачів комп'ютерних систем. Зростання кількості цифрових атак і порушень безпеки ставить під загрозу конфіденційність та цілісність інформації. Застосування біометричних методів ідентифікації, таких як розпізнавання за сітківкою ока, може забезпечити вищий рівень безпеки порівняно з традиційними методами, такими як паролі чи PIN-коди, які в легкість можуть бути скомпрометовані. Одним із перспективних напрямків є метод розпізнавання користувачів за сітківкою ока, оскільки кожен індивідуум має унікальні біометричні характеристики, що дозволяють впевнено відрізняти його від інших. Цей метод може бути використаний в різних галузях, таких як інформаційна безпека, медицина, фінанси та інші. Об’єктом дослідження є процес розпізнавання користувачів комп'ютерних систем за сітківкою ока з використанням вейвлет перетворень. Предметом дослідження є нейромережеві моделі та методи розпізнавання користувачів комп'ютерних систем за сітківкою ока з використанням вейвлет перетворень. Метою роботи є забезпечення ефективного розпізнавання користувачів комп'ютерних систем за допомогою методу нейромережевого розпізнавання користувачів комп'ютерних систем з використанням обробки зображення сітківки ока, що за рахунок використання апарату вейвлет-перетворень дозволяє підвищити точність розпізнавання зашумлених зображень. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Запропоновано нову модель нейромережевого розпізнавання користувачів комп'ютерних систем з використанням попередньої обробки зображення сітківки ока, що за рахунок використання апарату вейвлет-перетворень дозволяє підвищити точність розпізнавання зашумлених зображень 2. Розроблено метод нейромережевого розпізнавання користувачів комп'ютерних систем з використанням обробки біометричних даних для ефективного використання в комп'ютерних системах. Практична цінність отриманих результатів полягає в можливості використання запропонованого методу для забезпечення високого рівня безпеки в комп'ютерних системах. Це може знайти застосування в урядових установах, фінансових установах, медичних закладах та інших областях, де важлива конфіденційність та аутентифікація користувачів. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на CXXXV Міжнародній науково-практичній конференції «НАУКОВІ ПІДСУМКИ 2023 РОКУ» Запоріжжя, 8 грудня 2023 року. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напряму досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів і їхнє впровадження. У першому розділі проведено аналіз існуючих методів біометричної ідентифікації та визначено переваги методу розпізнавання за сітківкою ока. У другому розділі наведено опис моделей розпізнавання користувачів комп'ютерних систем за сітківкою ока. У третьому розділі наведено опис методів розпізнавання користувачів комп'ютерних систем за сітківкою ока. У четвертому розділі проведено тестування та проведено аналіз на основі отриманих результатів та наведено рекомендації для подальших досліджень. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 92 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.Документ Відкритий доступ Система інтелектуальної обробки даних про державні закупівлі з використанням нейромереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Бойчук, Владислав Андрійович; Боярінова, Юлія ЄвгеньївнаАктуальність теми. У сучасному світі штучний інтелект дедалі більше впливає на різні аспекти нашого життя, від спрощених завдань, таких як рекомендаційні системи, до складних проблем, таких як медична діагностика. Кластеризація, як один із методів машинного навчання, демонструє високий потенціал у вирішенні завдань групування даних на основі їхньої схожості. У контексті штучного інтелекту кластеризація може значно підвищити ефективність аналізу даних та прийняття рішень. Україна, як країна з розвиваються IT-індустрією, відчуває необхідність в глибокому дослідженні та розробці методів кластеризації. Тому дослідження цієї теми в контексті застосування штучного інтелекту є надзвичайно актуальним та необхідним для наукового та технічного прогресу нашої країни. Об’єктом дослідження є система інтелектуальної обробки даних про державні закупівлі на основі нейромереж. Предметом дослідження методи і алгоритми інтелектуальної обробки даних з використанням нейромереж для аналізу і оптимізації державних закупівель. Мета роботи: покращення обробки даних про державні закупівлі завдяки використанню новітніх технологій – нейромереж та штучного інтелекту, оптимізація запропонованої системи для підвищення її ефективності та надійності. Наукова новизна полягає в наступному: 1. запропоновано структуру вхідних даних для збереження інформації про державні закупівлі, яка відмінна від існуючих, для побудови системи інтелектуальної обробки даних 2. запропоновано архітектуру системи інтелектуальної обробки даних на основі великих мовних моделей для вирішення задачі кластеризації. Практична цінність отриманих результатів дослідження полягає в можливості створення системи інтелектуальної обробки даних про державні закупівлі з використанням нейромереж і кластеризації. Ця система може ефективно аналізувати та групувати великий обсяг даних про закупівлі, що дозволить урядовим та комерційним структурам отримувати цінну інформацію для прийняття рішень. Наприклад, вона може допомогти виявляти закономірності та тенденції в закупівлях, ідентифікувати аномалії та потенційні ризики корупції. Така система має великий потенціал для підвищення транспарентності та ефективності державних закупівель, а також зниження витрат та покращення контролю над ними. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на Міжнародній науково-практичній конференції "Сучасний стан та пріоритети модернізації науки, освіти та технологій (Біла Церква, 10 січня 2024 р.). Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів і їхнє впровадження. У першому розділі надано теоретичні основи інтелектуальної обробки даних про державні закупівлі, включаючи визначення та класифікацію систем інтелектуальної обробки даних. Також розглянуто специфіку даних про державні закупівлі та їх особливості, а також обговорено необхідність та переваги використання нейромереж у проведенні аналізу та кластеризації цих даних. аналіз, який дає змогу визначити основні переваги та недоліки цих навчальних посібників. У другому розділі розглянуто основні поняття та класифікація систем інтелектуальної обробки даних, різні методи класифікації. У третьому розділі описано розробку системи на основі нейромереж для інтелектуального аналізу та кластеризації даних про державні закупівлі, включаючи архітектуру та дизайн нейромережі, підготовку та передобробку даних для навчання, а також процес тренування, валідації та тестування на реальних даних. У четвертому розділі роботи детально розглядається аналіз функціонування розробленої системи інтелектуальної обробки даних про державні закупівлі з використанням методів кластеризації. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 86 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.Документ Відкритий доступ Способи підвищення ефективності засобів тестування програмних систем(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Варган, Олексій Ігорович; Павловський, Володимир ІллічАктуальність теми. Ця тема є актуальною через зростаючу залежність сучасних бізнес-структур та організацій від веб-додатків. В контексті постійного розвитку програмного забезпечення та веб-технологій, надійність і ефективність веб-додатків стають вирішальними. Критичний аналіз існуючих рішень у сфері автоматизованого тестування вказує на певні недоліки та обмеження, що вимагають інноваційного підходу. Відтак, дослідження направлене на розробку вдосконаленого фреймворку для автоматизованого тестування веб-додатків є важливим для подальшого розвитку ІТ-сектора та пов'язаних з ним галузей. Мета і задачі дослідження Мета: Розробка інноваційного фреймворку для автоматизованого тестування веб-додатків, який вирішує існуючі проблеми ефективності та масштабування. Завдання: Аналіз сучасних методів та інструментів автоматизованого тестування. Визначення ключових вимог до фреймворку. Розробка концептуальної та технічної моделі фреймворку. Проведення випробувань і оцінка ефективності розробленого фреймворку. Об’єкт дослідження: Процес автоматизованого тестування веб-додатків. Предметом дослідження є фреймворк для автоматизації тестування, його структура та функціональність. Наукова новизна полягає у способі підвищення ефективності тестування шляхом інтеграції автоматизації з передовими методологіями розробки та тестування програмного забезпечення CI/CD (Continuous Integration/Continuous Delivery) та BDD (Behavior Driven Development) що дозволяє зберігти багатофункціональність та мультиплатформість й при цьому вирішує проблему поширення подібних інструментів серед фахівців, що не володіють знаннями мов(и) програмування. Практична цінність: Фреймворк має значний потенціал для використання у різних сферах, де потрібне надійне тестування веб-додатків, що сприяє підвищенню їх якості та надійності. Результати дослідження можуть бути впроваджені у практику ІТ-компаній. Апробація роботи: Дві теми одного із розділів магістерської дисертації будуть розміщені відповідно на двох наукових конференціях: 2. СУЧАСНІ ІНФОРМАЦІЙНІ СИСТЕМИ ТА ТЕХНОЛОГІЇ V всеукраїнська науково-практична інтернет-конференція молодих вчених та студентів (30 листопада 2023 року), Херсон, Україна. [1] 3. ПРИКЛАДНА МАТЕМАТИКА ТА КОМП’ЮТИНГ XVІ науково-практична конференція магістрантів та аспірантів ПМК-2023 факультету прикладної математики (28 – 30 листопада 2023 року) Київ, Україна. [2] Публікації. За тематикою проведених досліджень опубліковано 2 наукові праці, а саме тези доповідей на 2-х конференціях. Структура та обсяг дисертації. Магістерська дисертація складається з 4 розділів, висновків, списку використаних літературних джерел (12 найменувань). Повний обсяг дисертації становить 97 сторінок, включаючи 90 сторінок основного тексту, 22 рисунків, 1 таблиці. У вступі обґрунтовано актуальність проблеми, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів і їхнє впровадження. У першому розділі розглянута загальна характеристика проблеми, проаналізовані існуючі розробки автоматизованого тестування веб-додатків, виділення переваг та недоліків розробленого фреймворку. У другому розділі обґрунтовується вибір інструментів для розробки, описується логічна модель та архітектура фреймворку. У третьому розділі формуюються вимоги до системи і описується розробка фреймворку. У четвертому розділі відбувається тестування додатку та аналіз отриманих даних. У висновках виділяються результати дослідження, що сформовані на основі мети і завдання, що описані у вступі.Документ Відкритий доступ Спосіб оцінки відповідності кандидата до вакансії на базі засобів машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Гей, Антон Віталійович; Романкевич, Олексій МихайловичАктуальність теми. Оцінка відповідності кандидата до вакансії є критичним етапом у процесі відбору кваліфікованих співробітників для організацій різних галузей та сфер діяльності. Вірне визначення підходящих кандидатів допомагає підвищити продуктивність роботи, покращити показники компанії і забезпечити ефективний розвиток. У цьому контексті, спосіб оцінки відповідності кандидата до вакансії визначається як один із ключових аспектів успішного підбору персоналу. Об'єктом дослідження є процес оцінки кандидатів, , зокрема, механізми і методи автоматизованого визначення їх відповідності зазначеним вимогам роботодавця. Предметом дослідження є алгоритми та методи обробки природної мови, а також інтеграція зі засобами машинного навчання, що використовуються для аналізу текстів резюме та описів вакансій з метою оцінки відповідності кандидатів. Методи дослідження включають аналіз та застосування технологій обробки тексту, алгоритмів машинного навчання, векторних представлень тексту та методів оцінки схожості. Мета роботи полягає у створенні системи для оцінки відповідності кандидатів до вакансій, яка базується на предметному аналізі природної мови та використанні засобів машинного навчання. Ця система покликана підвищити точність, швидкість та об'єктивність процесу відбору, враховуючи специфіку різноманітних вакансій та індивідуальні особливості кандидатів. Для досягнення цієї мети в роботі передбачено вирішення наступних задач: 1. Дослідження та оцінка існуючих методів та інструментів, які можуть бути застосовані для аналізу текстів резюме та описів вакансій, з особливим акцентом на векторні представлення тексту та методи визначення схожості. 2. Створення алгоритмів для оцінки ключових характеристик кандидатів, включаючи їхні навички, освіту та досвід, та адаптація цих методів для забезпечення високої точності та об'єктивності оцінок. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Формалізація задачі автоматизації аналізу резюме та описів вакансій на базі алгоритмів машинного навчання та обробки природної мови (NLP), що сприяє швидкому та точному визначенню відповідності кандидатів до вакансії. 2. Алгоритми оцінки відповідності ключових характеристик кандидатів до вакансії, включаючи їхні навички, освіту та досвід. Практична цінність цієї роботи полягає полегшенні та покращенні процесу відбору кандидатів для вакансій у підприємствах та організаціях. Розроблений модифікований підхід дозволяє автоматично аналізувати резюме кандидатів та адаптувати до вимог конкретної вакансії, що полегшує та раціоналізує процес відбору персоналу. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на: ● XVІ науковій конференції магістрантів та аспірантів «ПРИКЛАДНА МАТЕМАТИКА ТА КОМП’ЮТИНГ – ПМК ’2023» ● CXXXV Міжнародній науково-практичній конференції "НАУКОВІ ПІДСУМКИ 2023" Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подана загальна характеристика роботи, проведена оцінка сучасного стану проблеми, обґрунтована актуальність напрямку досліджень, сформульовані мета та завдання дослідження. Також надано відомості про апробацію результатів та їхнє впровадження. У першому розділі проведено теоретичний аналіз проблеми оцінки відповідності кандидата до вакансії, розглянуто основні методи та технології цього процесу, а також визначено роль машинного навчання у вирішенні даної задачі. У другому розділі визначено цільові критерії та метрики, які використовуються для оцінки відповідності кандидатів до вакансій. Також обгрунтовано вибір конкретних алгоритмів та моделей для вирішення цієї задачі. У третьому розділі описано реалізацію системи оцінки відповідності кандидатів до вакансій, включаючи вибір технологій та програмного забезпечення, підготовку та обробку даних та аналіз результатів. У четвертому розділі проведено валідацію та тестування розробленого програмного забезпечення, а також оцінку його практичної вартості та ефективності в реальних умовах. У висновках подані підсумки дослідження, висновки та рекомендації щодо подальших досліджень у даній області.Документ Відкритий доступ Способи автоматизації застосунків та покращення бізнес-рішень засобами штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Гришко, Валерій Валерійович; Тарасенко-Клятченко, Оксана ВолодимирівнаАктуальність теми. Актуальність теми постійно зростає у сучасному бізнес-середовищі. Впровадження штучного інтелекту дозволяє компаніям значно знизити витрати, оптимізувавши роботу персоналу та підвищивши продуктивність за рахунок автоматизації рутинних задач. Також ШІ грає ключову роль у дослідженні та обробці великих обсягів даних, надаючи можливість компаніям виявляти нові шляхи оптимізації своєї діяльності та розробляти ефективніші стратегії. Таким чином, впровадження штучного інтелекту стає важливою складовою успішного бізнесу, дозволяючи підприємствам адаптуватися до швидко змінюваних ринкових умов і випереджати потреби своїх клієнтів. Об’єктом дослідження є способи впровадження існуючих моделей штучного інтелекту для покращення роботи бізнес-сервісів. Предметом дослідження є механізми та методи автоматизації застосунків, а також стратегії впровадження штучного інтелекту в бізнес-процеси з метою підвищення їх ефективності. Мета роботи: дослідити та систематизувати основні способи автоматизації застосунків і методи впровадження штучного інтелекту в бізнес-процеси, щоб виявити найбільш ефективні підходи до покращення бізнес-рішень та підвищення конкурентоспроможності підприємств у сучасних ринкових умовах. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Вивченні та адаптації новітніх технологій штучного інтелекту для специфіки різних видів бізнесу, що дозволило розробити унікальні методики їх впровадження. 2. Виявленні нових можливостей використання штучного інтелекту у прийнятті стратегічних бізнес-рішень, що раніше не були відомі чи не були в повному обсязі розглянуті. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що вони можуть бути безпосередньо впроваджені в діяльність різних підприємств і організацій. Розроблені методики автоматизації застосунків та впровадження штучного інтелекту відкривають можливості для підвищення продуктивності праці, оптимізації ресурсів та зниження витрат. Отримані рекомендації дозволять підприємствам формувати ефективні стратегії використання сучасних технологій, адаптуючи їх до своїх конкретних потреб. Аналіз впливу штучного інтелекту на прийняття бізнес-рішень може стати основою для розробки корпоративних навчальних програм і тренінгів для співробітників. Крім того, розглянуті в роботі практичні кейси нададуть цінну інформацію для інших компаній, що прагнуть модернізувати свої бізнес-процеси за допомогою новітніх технологій. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XVI науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2023 (Київ) Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, трьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів і їхнє впровадження. У першому розділі розглянуто історію розвитку штучного інтелекту, сучасне використання в різних галузях та основні виклики та недоліки впровадження. У другому розділі наведені існуючі методи впровадження штучного інтелекту для покращення бізнес-рішень. У третьому розділі розглянуто програму з використанням існуючих моделей штучного інтелекту, проведено дослідження для виявлення кращої моделі та кращого способу застосування. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 93 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.Документ Відкритий доступ Засоби підвищення ефективності системи управління дронами в сільському господарстві(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Ткачук, Тарас Миколайович; Морозов, Костянтин ВячеславовичАктуальність теми. Використання дронів у сільському господарстві представляє собою технологічний прорив, що дозволяє збирати дані та моніторити стан полів швидше, ефективніше та з більшою точністю порівняно з традиційними методами. Ефективне управління дронами може підвищити продуктивність у сільському господарстві шляхом точного моніторингу посівів, вчасного виявлення хвороб та стресу рослин, оптимального застосування ресурсів тощо. Впровадження систем управління дронами може допомогти зменшити витрати на працю, паливо та ресурси, забезпечуючи точне та спрямоване використання ресурсів. Спостереження за постійним розвитком технологій у сфері дронів та штучного інтелекту відкриває нові можливості для покращення систем управління дронами в аграрному секторі. Об’єктом дослідження є алгоритми та методи для пошуку найкращого маршруту для дронів у сільському господарстві. Предметом дослідження є вивчення методів оптимального планування маршрутів для дронів у контексті сільського господарства, включаючи аналіз різних алгоритмів та їхню ефективність. Метою роботи є детальний аналіз та розробка методу пошуку найкращого шляху для планування маршрутів польоту БПЛА. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Розробка нового методу планування маршрутів 2. Інтеграція різних технологій, таких як, штучний інтелект та машинне навчання Практична цінність: точність та швидкість при плануванні маршрутів, нейронна мережа може працювати швидше та більш точно у визначенні оптимального маршруту для дрона, що дозволить економити час та забезпечувати більш ефективне використання апарату; швидке та точне планування маршрутів дронів дозволить максимізувати покриття поля або об'єкту моніторингу, що підвищить продуктивність у виявленні проблем та контролі рослин. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на V Міжнародній студентській науковій конференції «Наука сьогодення: від досліджень до стратегічних рішень» та IV Міжнародній науково-практичній конференція «Актуальні аспекти сучасних наукових досліджень» Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, практичну цінність роботи. У першому розділі проводиться огляд сучасних методів та технологій використання БПЛА. Другий розділ присвячено детальному аналізу методів пошуку найкращого шляху. Третій розділ включатиме розробку та опис використання розробленого методу для планування маршрутів БПЛА. Четвертий розділ буде присвячений аналізу отриманих результатів та висновкам, які випливають із дослідження. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 96 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел. Ключові слова: нейронна мережа, маршрутизація, автоматизовані процесиДокумент Відкритий доступ Децентралізований краудфандинг-протокол для фінансових транзакцій на основі технології блокчейн(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Далечин, Владислав Олександрович; Петрашенко, Андрій ВасильовичАктуальність теми. На сьогодні краудфандинг є популярним способом залучення фінансування для різноманітних проектів. Проте існуючі централізовані платформи краудфандингу мають низку недоліків, таких як високі комісії, ризики шахрайства, відсутність прозорості та ін. Використання технології блокчейн дозволяє створити децентралізований краудфандинг-протокол, який усуває ці недоліки. Тому розробка такого протоколу є актуальною задачею. Об'єктом дослідження є процес децентралізованого краудфандингу на основі технології блокчейн Предметом дослідження є методи та засоби розробки децентралізованого краудфандинг-протоколу для фінансових транзакцій. Метою роботи є розробка та реалізація децентралізованого краудфандинг-протоколу, який на основі технології блокчейн забезпечує безпеку, прозорість, приватність та ефективність фінансових транзакцій. Дослідження спрямоване на налагодження внутрішніх механізмів протоколу, забезпечення масштабованості та швидкості операцій, розробку алгоритмів консенсусу та захисту від шахрайства, а також дослідження можливостей для інтеграції з існуючими блокчейн-платформами. Наукова новизна полягає в методиці ітеративної витрати зібраних фінансів для забезпечення повернення коштів користувачами, яка відрізняється від методик децентралізованого керування коштами типу DAO завдяки відсутності вектору атак типу Sybil, що дозволяє впровадити ізольований метод керування вкладеннями окремого користувача. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що реалізована в протоколі методика ітеративної витрати зібраних коштів дозволяє забезпечити можливість повернення вкладених користувачами коштів у разі припинення або згортання проекту. Поступова витрата коштів протягом краудфандингової кампанії підвищує довіру учасників, оскільки їх внески не витрачаються одразу повністю. Апробація роботи. Запропонований підхід був представлений та обговорений на науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп‘ютинг» ПМК-2023 (Київ, 28 - 30 листопада 20223 р.) та на «CXXXVI Міжнародній науково-практична конференції: Зимові наукові читання – 2023», яка відбулася 22 грудня 2023 р. у Києві, Україна. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, трьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, обґрунтовано актуальність теми дослідження, сформульовано мету, завдання, об'єкт, предмет та методи дослідження, розкрито наукову новизну та практичне значення отриманих результатів. У першому розділі проведено огляд літератури за темою дослідження, проаналізовано існуючі підходи до побудови децентралізованих систем краудфандингу. У другому розділі сформульовано вимоги до децентралізованого краудфандинг-протоколу, запропоновано його архітектуру та алгоритми функціонування. У третьому розділі описується вибір інструментів реалізації та реалізація прототипу протоколу. У четвертому розділі наведено результати експериментальних досліджень та оцінку ефективності розробленого протоколу. У висновках викладено основні результати дисертаційної роботи. Робота представлена на аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.Документ Відкритий доступ Система end-to-end тестування command-line застосунків(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Дема, Андрій Андрійович; Тесленко, Олександр КириловичАвтоматичне тестування коду є необхідною складовою розробки будь-якого програмного забезпечення. Досвідчені фахівці включають різноманітні види тестування у свій процес, щоб переконатися, що внесені зміни не порушують функціональність проекту. Зростання обсягу проекту призводить до ускладнення сценаріїв тестування та збільшення витрат на цей процес. CLI застосунки є серед найбільш популярних типів програмного забезпечення для розробників, DevOps та QA Automation фахівців. Наразі цей вид застосунків має обмежений перелік технологій для E2E тестування. Це призводить до того, що багато розробників обирають розробляти власні методи тестування для своїх проектів. Однак цей підхід призводить до уповільнення процесу розробки та вимагає додаткових ресурсів для створення та підтримки цих власних методів. Враховуючи це, виникає необхідність у розгляді більш ефективних рішень для E2E тестування CLI застосунків, що дозволить оптимізувати процес розробки та забезпечити високу якість програмного продукту. Об’єктом дослідження є процес E2E тестування для CLI застосунків. Предметом дослідження є способи тестування E2E тестування для CLI застосунків Мета роботи: розробка програми для тестування command-line застосунків, яка підійде як для звичайних застосунків, так і для інтерактивних (TUI). Формат написання тестів буде являти собою колекцію файлів формату YAML, в яких будуть описані інструкції тестування. Інтерфейс для запуску тестів буде cli застосунком з можливістю вказати певні опції для виконання тесту, такі як шлях до тесту, зберігання звіту в певній директорії. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Вперше запропоновано спосіб тестування CLI застосунків, який підходить для TUI застосунків 2. Вперше запропоновано спосіб тестування CLI застосунків, за допомогою використання YAML файлів Практична цінність отриманих в дисертації результатів полягає в тому, що запропонований спосіб тестування дозволяє швидко та просто створювати тести end-to-end для будь-якого CLI застосунку. Наразі багато популярних CLI застосунків не використовують end-to-end тестування або мають свої власні засоби для такого тестування. Використання запропонованого способу може значно полегшити процес розробки для подібних проєктів. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи представлені та обговорювались на: • XXI науковій конференції молодих вчених «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2023; • V міжнародній науково-практичній конференції “GLOBAL SCIENCE: PROSPECTS AND INNOVATIONS” Структура та обсяг роботи Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох частин, висновків та додатків. У вступі надано загальну проблематику, характеристику запропонованого методу, обґрунтовано актуальність напрямку дослідження, сформульовано мету та задачі дослідження. У першому розділі наведено основні визначення дисертації, загальний опис проблеми, огляд наявних рішень для end-to-end тестування та надано обґрунтування теми магістерської дисертації. У другому розділі описано запропонований структура тестів, їх формат, обґрунтування використання формату YAML та мови програмування Go. У третьому розділі описана реалізація запропонованого методу, огляд формату файлів для тестів під CLI та TUI застосунки, огляд формату конфігураційних файлів та реалізація журналу звіту. У четвертому розділі протестовано запропонований спосіб на прикладі тестів для CLI та TUI застосунків, чим було доведено його ефективність. У висновках стисло представлені результати проведеного дослідження.Документ Відкритий доступ Спосіб міграції інфраструктури програмних систем між хмарними провайдерами(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Кубай, Олег Федорович; Боярінова, Юлія ЄвгенівнаАктуальність теми: проблема міграції між хмарними провайдерами є дуже актуальною у сучасному інформаційному та технологічному світі. Хмарні послуги стали важливою частиною бізнес та ІТ-інфраструктури для багатьох компаній та організацій. Проте, з часом виникає низка ситуацій, коли користувачам або компаніям потрібно перемістити свої дані, додатки або обчислювальні ресурси з одного хмарного провайдера до іншого, ось кілька причин: 1. Оптимізація витрат: ціни на хмарну інфраструктуру постійно змінюються, різні хмарні провайдери мають різну цінову політику, сервіси в більш віддалених регіонах, як правило, коштують дорожче. Оптимізувати витрати може допомогти аналіз аналогічних пропозицій від інших хмарних провайдерів та міграція. 2. Політичні та регуляторні обмеження: В різних країнах можуть бути введені обмеження щодо зберігання або обробки даних в хмарних центрах, наприклад, GDPR та HIPAA 3. Безпека: різні провайдери хмарних послуг мають різні рівні захисту від кібератак, досить розвинений в цьому напрямку AWS що має такі сервіси як Web Application Firewall та Shield. 4. Нові технології: деякі хмарні пропонують унікальні рішення з використанням нових технологій які не доступні або не достатньо розвинені в конкурентів. 5. Надійність та здатність розширюватися: в середньому, сервіси GCP бувають недоступні частіше за аналогічні сервіси AWS, міграція може допомогти у випадку коли доступність системи є критичним фактором У цілому, міграція між хмарними провайдерами - це складний і стратегічний процес, який може мати великий вплив на бізнес і ІТ-інфраструктуру компанії Вирішення цих проблем вимагає глибокого аналізу, планування та реалізації, і відповідні рішення повинні бути прийняті з урахуванням багатьох факторів, включаючи безпеку, ефективність та вартість. Об’єктом дослідження є процес міграції інфраструктури програмної системи між хмарними провайдерами. Предметом дослідження є способи і засоби трансляції Infrastructure as Code скриптів для виконання міграції інфраструктури програмної системи. Метою роботи є створення утиліти для трансляції мов опису інфраструктури, що може бути використана для міграцій між хмарними провайдерами. Наукова новизна одержаних результатів наступна: вперше запропоновано cпосіб міграції між хмарними провайдерами за допомогою трансляції IAC (Infrastructure as Code), який відрізняється від інших тим, що дає змогу провести міграцію без розгортання всієї інфраструктури програмної системи, що зменшує загальну вартість такої міграції та робить можливими міграції неповних скриптів. Практична цінність. Програма розроблена в даній дисертації вирішує проблему міграції інфраструктури. Ресурси можуть бути перенесені від одного хмарного провайдера до іншого вручну або ж з використанням одного з існуючих сервісів, що автоматизують цей процес. Мануальний підхід може стати причиною безлічі помилок через неуважність людей, автоматизація допомагає знизити подібні ризики. На відміну від існуючих рішень, спосіб представлений в цій роботі не потребує розгорнутої інфраструктури і дає змогу здійснити міграцію лише на основі terraform скриптів. Апробація роботи. Основні результати роботи та формулювання нового способу були представлені на науково-практичній конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та обчислювальна техніка» ПМК-2023 (Київ, листопад). 28-30, 2023) та на ІІ Міжнародній науково-практичній інтернет-конференції «Інновації та перспективні шляхи розвитку інформаційних технологій» ІПШРІТ-2023 Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів і їх впровадження. У першому розділі розглянуто існуючі способи опису інфраструктури та програмні продукти які здатні вирішити проблему міграції, розглянуто переваги запропонованого програмного продукту. У другому розділі наведено результати дослідження способів трансляції ресурсів під час міграції з GCP на AWS У третьому розділі формуються основна методика виконання трансляції, розглянуті проблеми при міграції між хмарними провайдерами, способи їх вирішення та компроміси. У четвертому розділі надані приклади використання утиліти для трансляції кількох скриптів що містять декларації найбільш популярних ресурсів, виконано розгортання результуючих скриптів на AWS для перевірки їх коректності. У висновках представлені результати виконаної роботи. Робота представлена на 100 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.Документ Відкритий доступ Спосіб оптимізації стиснення зображень за стандартом JPEG2000 на базі пристроїв низького енергоспоживання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Курилко, Максим Ігорович; Марченко, Олександр ІвановичАктуальність теми. При проєктуванні пристроїв обробки зображень виникає необхідність вибору формату зображень та способу їх стиснення для збереження та передачі на інші пристрої. Від правильності такого вибору залежить не тільки якість представлення зображення, але і споживання енергії пристроєм, обсяг необхідної пам’яті та швидкість передачі зображень по мережі. Крім того, такий вибір впливає також на ціну остаточного програмно-апаратного рішення. Для досягнення низького енергоспоживання кінцевими пристроями, для обробки зображень важливо використовувати пристрої низького енергоспоживання (Low Power Devices – LPD), які знаходять застосування практично в усіх галузях виробництва та побуту. Тому розробка архітектури енкодера та способу стиснення зображень, які дозволяють гнучко та оптимізовано підлаштовувати етапи стиснення зображення під задані критерії (швидкодія, енергоефективність, вартість) з орієнтацією на використання апаратних пристроїв низького енергоспоживання є актуальною задачею. Метою дослідження є комплексна оптимізація процесу стиснення зображень за стандартом JPEG2000 як за критерієм енергоспоживання, так і за критерієм швидкодії. Об’єктом дослідження є процес стиснення зображень за стандартом JPEG2000. Предметом дослідження є архітектури енкодерів зображень та способи стиснення зображень за стандартом JPEG2000. Методи дослідження. Метод порівняльного аналізу (способи стиснення зображень із втратами та без втрат), метод абстрагування та синтезу (вибір та врахування декількох значущих факторів при побудові способу), метод формалізації (створення архітектури способу), експериментальний метод та метод порівняльного аналізу (способи порівнюються за критеріями швидкодії та кількості необхідної пам’яті). Наукова новизна полягає в наступному: 1. Вперше запропонована архітектура енкодера зображень у формат JPEG, яка полягає у модифікації відомої модульної архітектури енкодера з можливістю конфігурування модулів, відрізняється від неї об’єднанням двох пар етапів процесу JPEG кодування, на яких вирішуються підзадачі, що потребують щільної взаємодії між собою з передачею великої кількості даних між ними, і дозволяє спрощену інтеграцію у енкодер апаратних пристроїв різного типу з метою оптимізації процесу стиснення растрових зображень у формат JPEG як за енергоспоживанням, так і за швидкістю. 2. Вперше запропонований спосіб стиснення зображень за стандартом JPEG2000, який полягає у реалізації структурних етапів JPEG кодеку з орієнтацією на пристрої низького енергоспоживання, відрізняється від існуючих можливістю знаходження компромісів між бажаними характеристиками при побудові гібридних апаратно-програмних рішень, а також дозволяє створення пристроїв обробки зображень за заданими вимогами до характеристик апаратури та енергоспоживання. 3. Виконано порівняльний аналіз декількох енкодерів JPEG, що реалізовані згідно із запропонованим способом з різними компромісними варіантами оптимізації як за енергоспоживанням, так і за швидкістю обробки. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що запропонований спосіб надає можливість розробнику реалізувати свої власні модулі замість стандартних модулів з метою оптимізації процесу стиснення растрових зображень у формат JPEG. Реалізація оптимізованих модулів може бути як чисто програмною, так і на основі спеціалізованих апаратних пристроїв, в тому числі й пристроїв LPD, а також з використанням конвеєризації обробки декількох зображень на різних етапах процесу стиснення. Крім того, завдяки можливості гнучкого конфігурування через публічний API є можливість простіше виконувати роботу з різними версіями проєкту та виправляти помилки одразу для всіх проектів, оскільки API залишається загальним для всіх проєктів. Апробація роботи 1. Курилко, М.І, Марченко, О.І. (2023). Архітектура енкодера для оптимізації процесу стиснення растрових зображень у формат JPEG. КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО. – 2023. – №53. – с.132-138. – Режим доступу до ресурсу: https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2023-53-20 2. Марченко О.І., Курилко М.І. Порівняльний аналіз форматів зображень для їх стиснення у пристроях низького енергоспоживання. Прикладна математика та комп’ютинг. ПМК, 2023: шістнадцята наук. конф. магістрантів та аспірантів, 28–30 листопада 2023 р.: зб.тез доп./[редкол.: Дичка І.А. та ін.]. – К. : Просвіта, 2023. – с. 255-259.Документ Відкритий доступ Спосіб ідентифікації використання чат-ботів зі штучним інтелектом при написанні студентами програм мовою С(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Азиранкулов, Єгор Анатолійович; Марченко, Олександр ІвановичАктуальність теми. Актуальність теми дослідження зумовлена стрімким розвитком технологій штучного інтелекту та зростанням популярності чат-ботів, що використовуються в широкому спектрі застосувань, від покращення користувацького досвіду до автоматизації рутинних завдань. Зокрема, сучасні чат-боти здатні генерувати програмний код, що ставить під сумнів авторство та оригінальність коду, створеного студентами та розробниками. Проблема посилюється із збільшенням обсягів коду, який студенти мають написати у рамках навчального процесу, та залученням чат-ботів для підтримки або повної заміни ручної праці при написанні програм. Це ставить під загрозу не тільки оцінювання реальних навичок студентів, але й може призвести до поширення коду, який потенційно може містити помилки або навіть безпекові уразливості, що генеруються автоматичними інструментами. В цьому контексті, розробка способу ідентифікації використання чат-ботів з штучного інтелекту при написанні програм мовою С набуває особливої актуальності. Це дозволить викладачам і керівникам освітніх установ точно визначати, чи робота була створена студентом самостійно, або з допомогою чат-бота, забезпечуючи справедливе та прозоре оцінювання. Об’єктом дослідження є процеси використання чат-ботів зі штучним інтелектом при написанні студентами програм та ідентифікації авторства чат-ботів. Предметом дослідження є способи ідентифікації використання чат-ботів зі штучним інтелектом при написанні студентами програм мовою С. Мета роботи: розробка нового способу ідентифікації авторства людини чи чат-боту при написанні програм мовою С. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Вперше запропоновано новий спосіб ідентифікації використання чат-ботів зі штучним інтелектом при написанні студентами програм мовою С, який полягає у виконанні діалогу з чат-ботами з наданням їм коду програми, відрізняється оригінальним сценарієм проведення діалогу з чат-ботами та критеріями аналізу результатів проведеного діалогу і дозволяє визначити авторство (людина чи чат-бот) наданого коду програми. 2. Виконано порівняльний аналіз запропонованого способу зі способами, які реалізовані в існуючих чат-ботах. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в наступному: ● визначений перелік чат-ботів зі штучним інтелектом, які є найбільш доцільними для створення комп’ютерних програм, дозволяє використовувати можливості чат-ботів більш ефективно; ● запропонований спосіб ідентифікації використання чат-ботів зі штучним інтелектом при написанні студентами програм мовою С дозволяє виконувати перевірку зловживання студентами використання чат-ботів з точки зору академічної доброчесності студентських програм на дотримання. ● розроблено веб-сайт для ідентифікації використання чат-ботів зі штучним інтелектом у написанні програм мовою С стала значущим інструментом для викладачів та науковців. Цей сайт не тільки полегшує процес перевірки коду на авторство, але й забезпечує зручний доступ до інструментів аналізу для широкого кола користувачів без необхідності встановлення додаткового програмного забезпечення. Таким чином, платформа виступає як практичний ресурс для підтримки освітнього процесу та забезпечення стандартів програмування. Апробація роботи. 1. Марченко О.І., Азиранкулов Є.А. Спосіб ідентифікації використання чат-ботів зі штучним інтелектом при написанні студентами програм мовою С. Proceedings of the 3rd International Scientific and Practical Conference «Science and Education in Progress» (December 26-28, 2023). Dublin, Ireland, Scientific Collection «InterConf», December, 2023, №184, pp. 500-503. – Режим доступу до ресурсу: https://archive.interconf.center/plugins/generic/pdfJsViewer/pdf.js/web/viewer.html?file=https%3A%2F%2Farchive.interconf.center%2Findex.php%2Fconference-proceeding%2Fissue%2Fdownload%2F26-28.12.2023%2F194#%5B%7B%22num%22%3A1833%2C%22gen%22%3A0%7D%2C%7B%22name%22%3A%22FitR%22%7D%2C-408%2C-11%2C1040%2C893%5D 2. Марченко О.І., Азиранкулов Є.А. Порівняльний аналіз властивостей чат-ботів зі штучним інтелектом. Прикладна математика та комп’ютинг. ПМК, 2023 : шістнадцята наук. конф. магістрантів та аспірантів, 28–30 листопада 2023 р.: зб.тез доп./[редкол.: Дичка І.А. та ін.]. – К. : Просвіта, 2023. – с. 245-249. Структура та обсяг роботи. Робота складається із вступу та чотирьох розділів. Загальний обсяг роботи: 88 аркушів основного тексту, 20 ілюстрацій, 7 таблиць. При підготовці використовувалася література з 23 різних джерел.Документ Відкритий доступ Модель та метод верифікації користувачів комп'ютерної системи за зображенням обличчя(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Байдаус, Михайло Віталійович; Терейковський, Ігор АнатолійовичАктуальність теми. Захист інформації, один із найважливіших аспектів сучасного світу. В епоху комп'ютерних технологій матеріальні цінності відходять на другий план, хто володіє інформацією, той і головний. Саме тому кожен рік створюється захист із мінімальним ризиком його злому. Існує велика кількість захисту інформації, але в епоху комп'ютерних технологій для більшості з них можна підібрати комбінації і зламати захист за допомогою спеціалізованого коду. У результаті виник захист даних біометричними засобами, завдяки якому для розблокування замість паролів використовуються дані про яку-небудь частину тіла власника. При спробі злому кількість варіантів для підбору буде надзвичайно великою, і результат залежить лише від системи аутентифікації та методу її реалізації. Верифікація особи за допомогою обличчя стала ефективним рішенням для біометричної ідентифікації. У контексті розквіту інформаційних технологій та цифрового суспільства, збір та обробка особистих даних стали неодмінною складовою багатьох сфер нашого життя. Розробники програмних систем зосереджують свою увагу на ефективній верифікації та зборі різноманітних даних за допомогою обличчя людини. Здатність розпізнавання складових обличчя дозволяє вирішити різноманітні завдання, включаючи точне визначення того, що представляє собою людське обличчя. Аналізуючи елементи обличчя, можна визначити настрій, вік, стать та поточний стан особи. Автоматизована ідентифікація емоцій, віку та статі виявляється актуальною у сучасних системах із штучним інтелектом, які постійно розвивають свої можливості. Цей підхід сприяє покращенню та піднесенню на новий рівень взаємодії між людиною та машиною. Об’єктом дослідження є процес розробки та аналізу верифікації користувача та збору даних за обличчям. Предметом дослідження є методи та алгоритми розпізнавання обличчя людини в режимі реального часу. Мета роботи: Мета полягає в розробці та впровадження моделі та методу верифікації користувачів комп'ютерної системи за зображенням обличчя. Головна мета полягає в створенні швидкого та легкого у навантаженні інструменту для верифікації та збору даних користувачів, що використовує передові методи обробки та аналізу обличчя. Основні завдання включають в себе розробку ефективної моделі для верифікації осіб, вивчення методів розпізнавання емоцій та інших параметрів за виразом обличчя. Наукова новизна. 1. Комплексний аналіз емоцій: Розроблена модель враховує не лише основні елементи обличчя для верифікації, але й використовує алгоритми для розпізнавання емоцій. Це дозволяє створювати більш повні та точні профілі користувачів на основі їхнього емоційного стану. 2. Аналіз віку та статі: В роботі використовується метод аналізу обличчя для точного визначення віку та статі користувача. Це розширює можливості системи і забезпечує більш глибокий та повний аналіз користувачів. 3. Додаткові застосування в сучасних технологіях: Розроблений додаток може мати значення для різних сфер, таких як реклама, соціальні мережі, аналітика користувачів та безпека даних. Це відкриває нові перспективи для застосування у сучасному цифровому середовищі. Практична цінність. 1. Проведено теоретичний аналіз методів та прийомів розпізнавання обличчя, що стало основою для подальшої програмної реалізації та проведення дослідження розробленого методу. 2. Здатність аналізувати емоції дозволяє персоналізувати взаємодію з користувачем. 3. Практична цінність полягає у забезпеченні безпеки, покращенні взаємодії з користувачами та різноманітних можливостях в сферах маркетингу, аналітики та соціальних мереж. Апробація результатів дисертації. Результати та висновки засобів для профайлінгу програм були представлені та обговорювалися на науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2023 (Київ, 28-30 листопада 2023 р.) та VI Міжнародна наукова конференція «Здобутки та досягнення прикладних та фундаментальних наук XXI століття» (08.12.2023; м. Черкаси, Україна). Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів, висновків та додатків. Повний обсяг дисертації – 83 сторінок, у тому числі 80 сторінки основного тексту, 36 рисунка. У вступі обґрунтовується актуальність роботи, вказуються мета і завдання роботи, визначаються об'єкт і предмет дослідження, обґрунтовується інформаційна база досліджень та подається короткий зміст роботи. У першому розділі розглядаються види біометричних методів захисту інформації. Досліджуються існуючі підходи до розпізнавання обличчя, емоцій, віку та статі. Розглядаються області застосування та виокремлюються труднощі, що виникають під час розпізнавання. Проводиться аналіз основних понять в сфері розпізнавання, а також здійснюється порівняльний аналіз існуючих систем розпізнавання. У другому розділі проводиться порівняльний аналіз методів та прийомів розпізнавання обличчя, віку, статі та емоцій людей. Вказані переваги та недоліки методів. В третьому розділі проводиться аналіз та аргументація вибору засобів для впровадження системної програми. В четвертому розділі розглядається процес розробки моделей системи, архітектури та алгоритму верифікації користувачів. Описуються мета та функціонал додатка, а також розглядається алгоритм взаємодії з додатком, проводиться перевірка його функціональності та надаються рекомендації щодо його використання. У висновках представлені результати проведеної роботи.Документ Відкритий доступ Система автоматизованого розпізнавання та структурування інформації з медичної документації(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Бендецький, Євген Олександрович; Романкевич, Віталій ОлексійЗа останні роки спостерігається значне зростання об'єму медичної документації. Це пов'язано зі збільшенням кількості медичних установ, розвитком технологій в області медицини, а також зростанням числа пацієнтів, які отримують медичну допомогу. У зв'язку з цим виникає потреба у швидкому та ефективному розпізнаванні та структуруванні цієї документації. Водночас, існують правові вимоги, що регулюють зберігання і обробку медичної інформації. Законодавство вимагає забезпечення конфіденційності пацієнта і захисту його особистої інформації. Ефективне розпізнавання та структурування медичної документації може допомогти виконанню цих вимог, забезпечуючи швидкий доступ до необхідної інформації і зменшуючи ризик втрати або пошкодження документів. Мета і задачі дослідження Розробка системи, яка забезпечуватиме автоматизований процес розпізнавання та структурування інформації з медичної документації є ключовим завданням даної магістерської роботи. В сучасних умовах, коли кількість медичних даних зростає експоненційно, необхідно мати ефективні та точні інструменти для обробки цієї інформації. Традиційний підхід, що вимагає все ще ручного опрацювання медичних документів, не відповідає вимогам сучасності. Об’єкт дослідження Паперова архівна медична документація, проблеми її довготривалої обробки та транспортування. Предмет дослідження Медична інформація, що міститься в застарілих архівованих паперових документах. Технології оптичного розпізнавання і структурування тексту. Медичні інформаційні системи. Методи дослідження Експериментальні дослідження задля вибору найкращих технологій розпізнавання та структурування тексту. Соціально-аналітичні дослідження для обрання медичної інформаційної системи, з якою відбуватиметься інтеграція. Наукова новизна одержаних результатів Використання сучасних технологій оптичного розпізнавання тексту для автоматизованого опрацювання медичної документації. Інтеграція цих технологій із медичними інформаційними системами. Практичне значення одержаних результатів Спрощення процесу опрацювання медичної документації. Покращення точності та швидкості обробки медичних даних. Забезпечення зручного доступу до раніше паперових архівних медичних документів. Особистий внесок магістранта Аналіз сучасних технологій розпізнавання тексту та медичних інформаційних систем. Експериментальне дослідження вибору оптимальних технологій. Написання тез доповідей конференцій та статті у співавторстві. Участь у впровадженні системи в закладах охорони здоров’я та проведенні тестування для підтвердження її якості та ефективності Апробація результатів дисертації XVІ науково-практична конференція магістрантів та аспірантів ПМК-2023 факультету прикладної математики. LVVІІІ International Scientific and Practical Conference «Humanity and Science». Публікації Тези доповіді на двох науково-практичних конференціях. Стаття для фахового журналу. Структура та обсяг дисертації Магістерська дисертація складається з п’яти розділів, висновків по кожному розділу та загальних висновків по роботі в цілому, списку використаних літературних джерел (13 найменувань). Повний обсяг дисертації – 88 сторінок, у тому числі 81 сторінок основного тексту, 35 рисунків, 1 таблиця.Документ Відкритий доступ Засіб передачі інформації, що зашифрована асиметричними алгоритмами, в комп’ютерних мережах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Глеб, Владислав Юрійович; Тарасенко-Клятченко, Оксана ВолодимирівнаАктуальність теми. З поглибленням цифровізації сучасного суспільства виникають нові виклики у забезпеченні конфіденційності та безпеки інформації, яка обмінюється через комп'ютерні мережі. Асиметричні алгоритми шифрування стають ключовими інструментами у захисті даних від несанкціонованого доступу. Об’єктом дослідження є процес передачі інформації в комп'ютерних мережах, де дані зашифровані асиметричними алгоритмами. Предметом дослідження є вивчення та аналіз ефективності асиметричних алгоритмів у забезпеченні безпеки передачі інформації через комп'ютерні мережі. Мета роботи. дослідження та оцінка застосування асиметричних алгоритмів у передачі зашифрованої інформації в комп'ютерних мережах, а також розробка рекомендацій щодо покращення процесів шифрування та дешифрування даних. Наукова новизна. Розроблений застосунок дозволяє відправляти повідомлення, зашифровані асиметричними алгоритмами. Застосунок демонструє наглядність роботи асиметричного шифрування та можливість використовувати ці алгоритми через готовий інтерфейс. Практична цінність. Результати дослідження можуть бути використані для розробки та удосконалення засобів захисту інформації в різних сферах, включаючи фінанси, медицину та галузі, пов'язані із зберіганням особистих даних. Апробація роботи. Основні положення та результати роботи були представлення та обговорювались на V Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «Інженерія програмного забезпечення і передові інформаційні технології» (SoftTech-2023) Структура та обсяг роботи. Дипломна робота складатиметься з вступу, чотирьох розділів, висновків та списку використаних джерел літератури. Загальний обсяг роботи буде складати 63 сторінки.Документ Відкритий доступ Модифікація алгоритму стиснення QOI(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Голуб, Володимир Володимирович; Клятченко, Ярослав МихайловичАктуальність теми. З кожним роком обсяг даних, які генеруються та зберігаються, тільки зростає. Це стосується всіх типів даних тексту, зображень, відео, аудіо, сенсорних даних, та інших форм інформації. З розвитком технологій зображення та відео вищої роздільної здатності стають все популярнішими. Але ці файли є громіздкими та великими. Модифікація алгоритмів стиснення допомагає зменшити їх розмір, зберігаючи при цьому прийнятну якість мультимедійного контенту. Збільшення розміру даних призводить до більшого споживання мережевих ресурсів та пам'яті, що може стати проблемою для користувачів та організацій. Надлишковість даних може бути зайвим фактором в зберіганні та передачі інформації. Ефективні алгоритми стиснення даних можуть значно зменшити її, після чого для збереження на пристроях або при передачі по мережі знизиться витрати на пам'ять і пропускну спроможність мережі. Якщо врахувати споживання пам'яті та енергії обчислювальних пристроїв, то ефективні алгоритми стиснення можуть покращити продуктивність та зберігання даних на різних пристроях, включаючи мобільні телефони, сервери тощо. Отже, модифікація алгоритмів стиснення даних залишається актуальною та важливою темою в сучасному світі, де зростає обсяг та різноманітність інформації, а також де ефективне управління цією інформацією стає ключовим завданням для багатьох сфер життя та бізнесу. Об’єктом дослідження є алгоритм стиснення зображень без втрат QOI. Предметом дослідження є розробка вдосконаленого алгоритму стиснення зображень без втрат QOI. Мета роботи полягає у підвищення ефективності стиснення алгоритму QOI. Аналіз алгоритму на можливість модифікації для збільшення його ефективності. Проведення тестів удосконаленого алгоритму та оцінка ефективності модифікацій. Наукова новизна цієї роботи полягає в наступному: 1. Створення нового покращеного модифікованого алгоритму. 2. Аналітична оцінка ефективності модифікацій в порівнянні із початковим алгоритмів. Практична цінність цієї роботи, це створені модифіковані алгоритми. Модифікації, що покращують ефективність роботи початкового алгоритму. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XVI науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2023 (Київ, 28-23 листопада 2023 р.).Також, в науковій статті, на сторінках журналу «Вісник Національного технічного університету “ХПІ”. Серія : Системний аналіз управління та інформаційні технології» Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів і їхнє впровадження. У першому розділі розглянуто існуючі алгоритми стиснення даних. Ознайомились із властивостями які має зображення. У другому розділі. Детально розглянули опис алгоритму стиснення QOI. Ознайомились теоретично із архітектурою апаратних пристроїв та теоретично розглянули реалізацію кодера та декодер для алгоритму QOI. Розглянули способи модифікації різних алгоритмів. Розглянули дві модифікації алгоритму та визначили їх особливості. У третьому розділі . Розглянули програмне середовище для розробки та вибір мови програмування. Детально розглянули реалізацію кожного із варіантів модифікації та основного алгоритму. Порівняли зміни в коді алгоритму із початковим. Описали теоретично вплив модифікації на результат. У четвертому розділі Описали набори даних для проведення дослідження. Виконали експериментальне дослідження на різних наборах зображень. Експериментально підтвердити покращення алгоритмів та їх доцільність. Додатково провели дослідження на якість стиснення зображень у форматі qoi у zip-архівах. У висновках представлені результати проведеної роботи.Документ Відкритий доступ Система розпізнавання підводних об’єктів на базі методу Sea-thru та нейронної мережі YOLO(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Іванюк, Володимир Ігорович; Потапова, Катерина РоманівнаАктуальність теми. Дослідження в області комп'ютерного зору для підводних безпілотних апаратів має велике стратегічне значення в Україні, і є актуальним напрямком розвитку технологій у всьому світі. Адже асортимент безпілотних апаратів, що розширюється, і використання методів комп'ютерного зору у безпілотних апаратах, відіграє важливу роль у забезпеченні національного суверенітету та територіальної цілісності України та надає можливість виконувати різноманітні завдання в цивільному використанні. Таким чином, дослідження та розробка програмного забезпечення з використанням методів комп’ютерного зору стає ключовою темою як у науковому, так і у практичному аспекті. Об’єктом дослідження є розпізнавання об'єктів безпілотним підводним апаратом. Предметом дослідження є виявлення та класифікація підводних об’єктів безпілотним підводним апаратом. Мета роботи: аналіз існуючих методів розпізнавання об’єктів; дослідження особливостей підводного середовища та їх впливу на ефективність систем розпізнавання; створення системи розпізнавання об’єктів для безпілотного підводного апарату. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Запропоновано метод розпізнавання об’єктів для безпілотних підводних апаратів. 2. Розроблено систему виявлення та класифікації об’єктів з урахуванням підводного середовища. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що запропонований метод дає змогу підвищити ефективність та надійність розпізнавання об'єктів у підводному середовищі, забезпечуючи тим самим покращення якості та точності безпілотних підводних апаратів. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XVІ науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2023 (Київ, 28 – 30 листопада 2023 р.). Публікації: 1. Іванюк В. І., Потапова К. Р., Наливайчук М. В. Огляд нейронних мереж та стандартних алгоритмів обробки зображень в області комп'ютерного зору // Міжнародний науковий журнал "Інтернаука". — 2023. — №15. https://doi.org/10.25313/2520-2057-2023-15-9208 2. Іванюк В. І., Потапова К. Р. МЕТОДИ МОДЕЛЮВАННЯ ВОГНЮ В КОМП’ЮТЕРНІЙ ГРАФІЦІ, с.235. – URL: https://sci-conf.com.ua/wp-content/uploads/2023/06/INNOVATIONS-AND-PROSPECTS-IN-MODERN-SCIENCE-5-7.06.2023.pdf 3. Іванюк В. І., Потапова К. Р., Кучмій О. О., СИСТЕМА РОЗПІЗНАВАННЯ ПІДВОДНИХ ОБ’ЄКТІВ НА БАЗІ МЕТОДУ SEA-THRU ТА НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ YOLO. ПМК' 2023 Шістнадцята наукова конференція магістрантів та аспірантів. 4. Ivaniuk V., Potapova K., Nalyvaychuk M. BASIC METHODS OF FIRE SIMULATION, p. 80 — URL: https://sci-conf.com.ua/wp-content/uploads/2023/06/SCIENTIFIC-PROGRESS-INNOVATIONS-ACHIEVEMENTS-AND-PROSPECTS-25-27.06.23.pdf 5. Іванюк В. І., Потапова К. Р., Наливайчук М. В., Гуріненко С. О, Вовк Л. Б.. СИСТЕМА КОМП’ЮТЕРНОГО ЗОРУ АВТОНОМНИХ БЕЗПІЛОТНИХ ПІДВОДНИХ АПАРАТІВ НА БАЗІ МОДИФІКОВАНОГО МЕТОДУ SEA-THRU ТА НЕЙРОМЕРЕЖІ YOLO. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація охоплює вступ, три розділи та висновки. У вступі розглядається загальний огляд роботи, проводиться аналіз поточного стану проблеми, обґрунтовується актуальність дослідження, формулюється мета та завдання, визначається наукова новизна та практичне значення отриманих результатів, а також наводяться відомості про апробацію і впровадження отриманих результатів. У першому розділі розглянуто існуючі методи виявлення об’єктів в підводному середовищі, аналіз методів підвищення якості зображень та методи класифікації об’єктів. У другому розділі описується запропонований метод виявлення та класифікації об’єктів для безпілотного підводного апарату. У третьому розділі презентуються результати експериментального дослідження на різних наборах зображень. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 82 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.Документ Відкритий доступ Засіб генерації таргетизованого веб-контенту у кластері(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Козій, Руслан Володимирович; Радченко, Костянтин ОлександровичАктуальність теми Актуальність розробки, яка генерує веб-контент грає дуже велику роль і розвивається великим темпами. Ця розробка відкриває широкі перспективи для оптимізації взаємодії користувачів з інформацією в онлайн-середовищі та пристосування веб-сайтів до індивідуальних потреб користувачів. З поглибленням діджиталізації суспільства і зростанням об'ємів інформації, що надходить до кожного користувача, стає важливим забезпечити персоналізований контент. Проте, створення та управління таким персоналізованим контентом може стати не простою задачею, особливо для тих, хто не має глибоких технічних знань чи великого бюджету. Тут виникає потреба у засобах, які дозволяють автоматизувати процес генерації сайтів та підтримувати гнучкість у налаштуванні. Об'єктом дослідження є знаходження інноваційного засобу для генерації таргетизованого веб-контенту та надання можливості користувачам створювати та налаштовувати свої особисті веб-сайти. Предметом дослідження є методи і алгоритми будування GL-моделей для складних систем, що використовуються для розрахунку параметрів надійності. Мета роботи. Модифікація алгоритму будування GL-моделей для складних відмовостійких реконфігуровних систем, де лише частина процесорів може брати на себе роботу інших під час їх відмови. Методи дослідження. В роботі використовуються теорія графів та алгоритм будування GL-моделей, математична логіка, теорія автоматів. Наукова новизна полягає в розробці та застосуванні інноваційного алгоритму генерації таргетизованого веб-контенту у кластерному середовищі, що базується на ретельному аналізі існуючих методів та використанні математичної моделі для оптимального визначення параметрів, сприяючи покращенню якості та ефективності персоналізації контенту. Практична цінність Забезпечення користувачам більш персоналізований та релевантний контент відповідно до їхніх індивідуальних потреб та інтересів. Зменшити навантаження на сервери та забезпечити ефективне розподілення ресурсів у кластері. Апробація роботи. Матеріали роботи були представленні на щорічній науково-технічній конференції магістрантів кафедри СКС ФПМ НТУУ "КПІ" ПМК-2023 і на X Міжнародна науково-технічна Internet-конференція «Сучасні методи, інформаційне, програмне та технічне забезпечення систем керування організаційно-технічними та технологічними комплексами». Структура і обсяг роботи. У вступі пояснюється обґрунтування актуальності поточної теми, далі формулюється дослідження завдання і мета. У розділі 1 показано базову інформацію про сайти і велику кількість їхніх типів. . У розділі 2 було представлено більш детальне розуміння як саме створити генерацію веб-контенту У розділі 3 було проведено глибокий аналіз та порівняння віртуальних сервісів, вибору та опису алгоритму штучного інтелекту, процес створення засобу генерації веб-контенту. У розділі 4 виконано комплексний аналіз розробленого алгоритму з акцентом на ефективність та порівняння з існуючими методами. У висновках зроблено усі можливі загальні висновки, які були розроблені, проаналізовано роботу, яку було виконано. У додатку 1 наведено копії графічного матеріалу. Атестаційна магістерська робота представлена на 70 сторінках і складається з вступу, 4 розділів, висновку і містить 28 рисунків, 2 таблиці, список використаних джерел з 24 найменувань.