Магістерські роботи (ІПЗЕ)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено магістерські дисертації на здобуття ступеня магістра.
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Програмне забезпечення візуалізації та аналізу МРТ знімків колінного суглобу з використанням вейвлет аналізу для підвищення якості діагностики захворювання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Турецька, Ірина Марічелівна; Залевська, Ольга ВалеріївнаМагістерська дисертація за темою «Програмне забезпечення візуалізації та аналізу МРТ знімків колінного суглобу з використанням вейвлет аналізу для підвищення якості діагностики захворювання» виконана студенткою кафедри цифрових технологій в енергетиці НН ІАТЕ Турецькою Іриною Марічелівною зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем і веб-технологій» і складається зі: вступу; 5 розділів («Постанова проблеми», «Теоретичні основи МРТ діагностики та вейвлет аналізу», «Розробка алгоритмів обробки МРТ зображень», «Проєктування та реалізація програмного забезпечення», «Розробки стартап-проєкту»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 29 джерел; 17 ілюстрацій; 1 таблиця та 4 додатки. Загальний обсяг роботи 100 сторінок. Актуальність теми дослідження обумовлена: - Необхідністю покращення якості та швидкості аналізу МРТ-знімків - Перспективністю застосування вейвлет-аналізу для обробки медичних зображень - Потребою в автоматизації процесу діагностики - Економічною доцільністю впровадження нових методів аналізу - Перевагами застосування вейвлет-аналізу до яких можна віднести: - Можливість багаторівневого аналізу зображень - Ефективна фільтрація шумів - Покращення якості візуалізації дрібних структур - Підвищення точності діагностики - Автоматизація процесу обробки зображень - Виділення характерних ознак патологій - Підвищення контрастності важливих деталей Метою роботи є Розробка програмного забезпечення для підвищення якості діагностики захворювань колінного суглобу шляхом реалізації алгоритмів візуалізації та аналізу МРТ-знімків з використанням вейвлет-перетворень. Об'єкт дослідження – процес візуалізації та аналізу магнітно-резонансних томографічних (МРТ) знімків колінного суглобу. Предмет дослідження – програмні засоби, методи та алгоритмічне забезпечення для реалізації методів вейвлет-аналізу при обробці, візуалізації та аналдізу МРТ-знімків для покращення кількісних показників якості візуалізації медичних зображень. Задачі дослідження: - Проаналізувати та встановити недоліки та переваги існуючого програмного забезпечення для візуалізації та аналізу МРТ знімків та визначити переваги застосування методів вейвлет-аналізу. - На основі методів вейвлет-аналізу розробити: - схему дослідження МРТ знімків різних форматів для їх подальшої візуалізації та аналізу - алгоритм кластеризації та класифікації МРТ знімків - реалізацію визначеного алгоритму - На основі встановлених алгоритмів розробити програмне забезпечення для візуалізації та аналізу МРТ-знімків. - Провести тестування розробленого програмного забезпечення, оцінити та порівняти точність реалізованих в ПЗ алгоритмів з аналогами ПЗ. Висновки та перспективи подальших досліджень: - Алгоритми, розроблені в рамках цього дослідження, забезпечують ефективну обробку, візуалізацію та аналіз графічних даних, що базуються на вейвлет-перетвореннях. - Створене програмне забезпечення дозволяє здійснювати тривимірну візуалізацію колінного суглобу, проводити сегментацію та кластеризацію DICOM зображень, а також компресію та декомпресію МРТ знімків. - Розроблене програмне забезпечення демонструє покращені показники якості моделі, такі як PSNR (покращення на 35–37%) та MSE (зменшення відхилення на 30%), що свідчить про його ефективність у порівнянні з існуючими рішеннями. Рекомендації до подальшого удосконалення ПЗ: - Розширити дослідження на інші анатомічні області, щоб підвищити універсальність розробленого ПЗ. - Провести клінічні випробування для оцінки ефективності системи в реальних умовах. - Розширення інтеграції розробленого ПЗ з існуючими медичними інформаційними системами.Документ Відкритий доступ Цифровий двійник лабораторного стенду сонячної панелі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Соболь, Валерія Ігорівна; Федорова, Наталія ВолодимирівнаСтруктура і обсяг магістерської дисертації. Магістерська дисертація складається зі вступу, 5 розділів, висновків та 2 додатків. Робота посилається на 25 джерел та має 18 ілюстрацій. Основна частина роботи складається з 82 сторінок. Актуальність. Створення цифрового двійника є досить актуальним в Україні через низку факторів. Через пошкодження енергетичної інфраструктури внаслідок воєнних дій попит на альтернативні джерела енергії зріс, відповідно системи сонячної енергії користуються більшим попитом. Не менш важливим є те, що окрім зростання попиту в Україні, увесь світ наслідує тенденцію використання альтернативних джерел енергії. Для ефективної роботи яких і слугують цифрові двійники через свою можливість моделювати поведінку системи задля відстежування її продуктивності. Мета і задачі дослідження. Метою роботи є розробка цифрового двійника лабораторного стенду сонячної панелі для моделювання та аналізу її роботи в різних умовах. Об’єктом дослідження є процес створення цифрових двійників. Предмет дослідження є цифровий двійник лабораторного стенду сонячної панелі. Для проведення комплексного дослідження та розробки було виокремлено наступні задачі: - дослідити принципи роботи цифрових двійників; - проаналізувати існуючі аналоги, виокремивши їх переваги та недоліки; - розробити схематичне зображення взаємодії користувача із системою; - розробити цифровий двійник лабораторного стенду сонячної панелі; - провести тестування системи. Практичне значення одержаних результатів полягає у розробці цифрового двійника лабораторного стенду сонячної панелі, який буде моделювати роботу лабораторного стенду за визначених умов або за історичними даними.Документ Відкритий доступ Програмне забезпечення виявлення аномалій в роботi електромережi на базi алгоритмiв неконтрольованого навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Горнатко, Іван Олексійович; Федорова, Наталія ВолодимирівнаСтруктура та обсяг магістерської дисертації. Магістерська дисертація складається зі вступу, 5 розділів, висновків, 14 посилань на джерела. Обсяг дисертації 87 сторінок, котрі містять 16 рисунків. Актуальність теми. Сучасний розвиток енергетичних мереж супроводжується необхідністю забезпечення стабільної роботи електромереж, що є критично важливим для багатьох галузей. Виявлення та попередження аномалій у роботі електромереж може зменшити ризики аварійних ситуацій і забезпечити надійну роботу енергетичних систем. Це питання є особливо актуальним в умовах зростаючих вимог до стабільності електропостачання. Мета і задачі дослідження. Метою дослідження є розробка програмного забезпечення для виявлення аномалій у роботі електромережі на основі алгоритмів неконтрольованого навчання, для підвищення надійності та стабільності роботи мережі. Основними завданнями є: • аналіз поточного стану підходів до виявлення аномалій в електромережах; • визначення основних параметрів, що впливають на стабільність роботи електромережі (коефіцієнт потужності, гармонійні спотворення, фазовий баланс, активна і реактивна потужність); • розробка алгоритму для виявлення аномалій з використанням алгоритму неконтрольованого навчання; • реалізація програмного забезпечення для моніторингу аномалій та тестування його ефективності. Методи дослідження. У дослідженні використовується метод порівняльного аналізу різних алгоритмів неконтрольованого навчання, зокрема Isolation Forest, для виявлення аномалій у даних електромережі. Крім того, застосовується статистичний аналіз для оцінки параметрів роботи мережі. Практичне значення одержаних результатів. Результати дослідження представлені у вигляді програмного продукту, що дозволяє виявляти аномалії у роботі електромережі в реальному часі. Це програмне забезпечення може бути використане операторами електромереж для підвищення надійності системи і попередження аварійних ситуацій. Об’єктом дослідження є процес виявлення аномалій в роботі електромережі. Предметом дослідження є програмне забезпечення для моніторингу та виявлення аномалій у роботі електромережі на основі алгоритму неконтрольованого навчання.Документ Відкритий доступ Система керування та аналізу штрафів за порушення правил паркування на основі мобільного застосунку(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Кузик, Анастасія Вадимівна; Мусієнко, Андрій ПетровичМагістерська дисертація за темою «Система керування та аналізу штрафів за порушення правил паркування на основі мобільного застосунку» виконана студентом кафедри цифрових технологій в енергетиці НН ІАТЕ [Ваше ім’я] зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійну програму «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається зі: вступу; 6 розділів («Аналіз проблематики та актуальності теми», «Огляд існуючих систем і вибір технологій», «Проектування архітектури системи», «Розробка стартап-проєкту», «Взаємодія з програмною системою», «Аналіз ринкових можливостей»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 39 джерел; 60 ілюстрацій; 14 таблиць та додатків. Загальний обсяг роботи становить 132 сторінки. Актуальність теми. Зростання кількості автомобілів у великих містах призводить до порушень правил паркування, що створює затори, знижує пропускну здатність доріг і погіршує безпеку. Існуючі рішення не забезпечують комплексного підходу до моніторингу, управління та аналізу штрафів. Розробка інтегрованої системи є актуальною для покращення ефективності міського управління. Мета роботи і завдання дослідження. Метою роботи є розробка комплексної інформаційної системи для автоматизації моніторингу, обробки та аналізу штрафів за порушення правил паркування. Система включає мобільний застосунок для інспекторів, серверний модуль, аналітичну платформу та веб-застосунок для адміністраторів. Практичне значення одержаних результатів. Розроблена система інтегрує процеси моніторингу, управління та аналітики штрафів, дозволяючи інспекторам фіксувати порушення, адміністраторам керувати даними, а аналітикам отримувати візуалізовану статистику. Система сприяє підвищенню ефективності міського управління та може бути адаптована для великих міст.Документ Відкритий доступ Інформаційна система забезпечення навчально-виховної діяльності катедри(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Дячук, Андрій Олегович; Свинчук, Ольга ВасилівнаМагістерська дисертація за темою «Інформаційна система забезпечення навчально-виховної діяльності катедри» виконана студентом катедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Дячуком Андрієм Олеговичем зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається зі: вступу; 5 розділів («Постановка завдання», «Аналіз наявних систем», «Засоби розробки інформаційної системи», «Опис програмної системи», «Розробка стартап-проєкту»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 22 джерела; 31 ілюстрацію; 13 таблиць і 3 додатки. Загальний обсяг роботи 113 сторінок. Актуальність теми полягає у зростаючій потребі закладів вищої освіти в автоматизації навчально-виховної діяльності для підвищення ефективності управлінських процесів, покращення комунікації між викладачами та студентами, а також забезпечення якісного збереження та аналізу даних. В умовах розвитку цифрових технологій традиційні підходи до організації роботи катедри стають менш ефективними, що вимагає впровадження сучасних інформаційних систем. Розробка спеціалізованого програмного забезпечення дозволяє значно спростити обробку великих обсягів інформації, забезпечити оперативний доступ до ресурсів та покращити координацію навчально-виховних процесів. Метою роботи є розробка інформаційної системи, яка спрямована на підвищення ефективності управління та автоматизацію ключових бізнес-процесів навчально-виховної діяльності катедри. Для досягнення поставленої мети були виконані такі завдання: проаналізовано наявні аналогічні інформаційні системи, їхні функціональні можливості та обмеження; визначено основні потреби користувачів і вимоги до системи; розроблено базу даних і створено вебзастосунок, який відповідає потребам навчально-виховного напряму катедри і складає функціонал системи; розроблено персоналізований інтерфейс користувача з відповідними обмеженнями доступу до функціоналу та даних. Практичне значення отриманих результатів полягає у створенні інформаційної системи, яка дозволяє автоматизувати ключові бізнес-процеси навчально-виховної діяльності катедри. Вона забезпечує зручний доступ до даних, інтегрує процеси взаємодії між студентами та викладачами і може бути адаптована під специфічні потреби інших катедр або факультетів.Документ Відкритий доступ Автоматизована система розпізнавання обʼєктів з відеопотоку дорожнього руху(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Дудченко, Людмила Олександрівна; Барабаш, Олег ВолодимировичМагістерська дисертація за темою «Автоматизована система розпізнавання обʼєктів з відеопотоку дорожнього руху» виконана студенткою кафедри ІПЗЕ НН ІАТЕ Дудченко Людмилою Олександрівною зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем і веб-технологій» і складається зі: вступу; 5 розділів («Постановка задачі дипломної роботи», «Аналіз існуючих рішень та опис предметної області», «Апарат вирішення для поставленої задачі», «Опис програмної реалізації», «Розробка стартап-проекту»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 10 джерел; 12 ілюстрацій; 1 таблицю та 2 додатків. Загальний обсяг роботи 113 сторінок. Робота присвячена розробці системи для автоматичного розпізнавання транспортних засобів і номерних знаків із відеопотоку з використанням методів машинного навчання та комп’ютерного зору. У роботі розроблено алгоритми для розпізнавання транспортних засобів і номерних знаків, реалізовано програмну частину системи й розроблено концепцію стартап-проєкту. Практичне значення результатів полягає у можливості використання системи для моніторингу доріг, фіксації порушень та ідентифікації транспортних засобів.Документ Відкритий доступ Забезпечення функціональної стійкості інформаційної системи кластерного аналізу із використанням асоціативних правил(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Пятниця, Марина Володимирівна; Барабаш, Олег ВолодимировичМагістерська дисертація за темою «Забезпечення функціональної стійкості інформаційної системи кластерного аналізу із використанням асоціативних правил» виконана студенткою кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Пятницею Мариною Володимирівною зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем і веб-технологій» і складається зі: вступу; 5 розділів («Постановка задачі», «Аналіз літератури та огляд існуючих рішень», «Апарат вирішення для поставленої задачі», «Опис програмної реалізації», «Розробка стартап-проєкту»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 22 джерела; 18 ілюстрацій; 6 таблиць та 2 додатки. Загальний обсяг роботи 121 сторінка. Актуальність теми визначається зростанням ролі інструментів аналізу даних, зокрема методів кластеризації та пошуку асоціативних правил, які є ключовими для оптимізації процесів, прийняття рішень і виявлення закономірностей у різних сферах, включаючи інформаційні технології, маркетинг та кібербезпеку. Тема магістерської дисертації відповідає сучасним тенденціям розвитку науки та практики в галузі аналізу великих даних. Мета роботи і завдання дослідження полягають у розробці та забезпеченні функціональної стійкості інформаційної системи кластерного аналізу з використанням асоціативних правил, яка дає змогу створити власний підхід до аналізу даних. Необхідно провести аналіз існуючих методів кластеризації та алгоритмів асоціативних правил, визначивши їх переваги, недоліки та області застосування, розробити підхід до інтеграції алгоритмів кластерного аналізу та пошуку асоціативних правил для підвищення ефективності обробки даних, визначити ключові фактори, що впливають на функціональну стабільність системи, і розробити методи їхнього контролю, виконати оптимізацію обчислювальних процесів для зменшення часу виконання алгоритмів при роботі з великими обсягами даних. Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що розроблена система дозволяє поєднати бажані методи аналізу даних в один пайплайн і виконати комплексний аналіз даних. Таким чином можна виконати аналіз за необхідним кастомізованим алгоритмом, визначити методи які найбільше підходять для конкретних даних і отримати найточніші результати аналізу.Документ Відкритий доступ Аналіз та виконання сценаріїв АнД з використанням онтологічної моделі для задачі «Оцінка рівня наукової роботи»(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Єрмосіна, Олеся Олександрівна; Коваль, Олександр ВасильовичМагістерська дисертація за темою «Аналіз та виконання сценаріїв АнД з використанням онтологічної моделі для задачі «Оцінка рівня наукової роботи» виконана студенткою кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Єрмосіною Олесею Олександрівною зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньою програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається зі: вступу; 5 розділів («Постановка завдання», «Аналіз, дослідження існуючих методів», «Апарат вирішення для поставленої задачі», «Опис програмної системи», «Розробка стартап – проєкту»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 22 джерела; 32 ілюстрації; 6 таблиць та 2 додатків. Загальний обсяг роботи 111 сторінок. Актуальність теми полягає в розробці і впровадженні сучасних методів та інструментів для забезпечення оцінки семантичної сумісності та виконання сценаріїв оцінки рівня наукової роботи. Метою роботи є первинний аналіз семантичної сумісності OWL сценаріїв, перетворення процесів сценарію у доступний для виконання SPARQL запитів формат та виконання сценаріїв для оцінки рівня наукової роботи викладачів кафедри з використанням онтологічної моделі предметної області. Для досягнення поставленої мети були сформульовані наступні завдання дослідження: • дослідити структуру сучасних інформаційних систем на основі онтологічних моделей; • дослідити способи виконання сценаріїв на основі онтології; • проаналізувати проблему семантичної сумісності сценаріїв на основі онтології; • дослідити проблему конвертації індивідів концептів процесу, що відповідають за задачі сценарію, в дії; • розробити програмне забезпечення для аналізу семантичної сумісності сценаріїв оцінки рівня наукової роботи; • розробити програмне забезпечення для виконання сценаріїв оцінки наукової роботи. Практичне значення одержаних результатів дослідження полягає в тому, що дана робота розвиває методи виконання аналізу для оцінки наукової роботи викладачів через використання онтологічних моделей. Результати дослідження сприяють автоматизації процесів оцінки та можуть знайти застосування в розробці систем оцінки роботи науковців у сфері вищої освіти. Також, дана робота відкриває перспективи для подальших досліджень у галузі аналізу семантичних структур.Документ Відкритий доступ Система побудови онтологічної моделі на основі сценаріїв АнД для використання в предметній області «Оцінка рівня наукової роботи»(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Єрмосін, Олексій Олександрович; Коваль, Олександр ВасильовичМагістерська дисертація за темою «Система побудови онтологічної моделі на основі сценаріїв АнД для використання в предметній області «Оцінка рівня наукової роботи» виконана студентом кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Єрмосіним Олексієм Олександровичем зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньою програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці» і складається зі: вступу; 5 розділів («Постановка завдання», «Аналіз, дослідження існуючих методів», «Апарат вирішення для поставленої задачі», «Опис програмної системи», «Розробка стартап – проєкту»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 22 джерела; 20 ілюстрацій; 5 таблиць та додатків. Загальний обсяг роботи 103 сторінок. Актуальність теми дослідження полягає в розробці програмної системи, що надає необхідні інструменти для швидкого та об’єктивного оцінювання наукової діяльності співробітників за рахунок використання BPMN сценаріїв. Мета роботи включає в себе кілька основних задач. Першою задачею є створення базової онтології предметної області, яка містить концепти, що допомагають описати наукові роботи викладачів кафедри, а також первинний набір знань — даних про наукові роботи та авторів. Другою задачею є створення алгоритмів для побудови BPMN сценаріїв оцінки рівня наукової роботи та їх автоматичної конвертації в OWL формат для подальшого виконання. Крім того, необхідно створити алгоритми для автоматичної побудови онтологій на основі даних з веб- ресурсів для подальшого розширення онтології предметної області. Для досягнення поставленої мети були сформульовані наступні завдання дослідження: • дослідити методи побудови онтологічних моделей з використанням ШІ; • дослідити основні концепти нотації BPM; • дослідити методи конвертації BPMN сценаріїв в OWL формат; • дослідити способи виконання сценаріїв на основі онтології; • розробити алгоритми конвертації BPMN сценаріїв в OWL формат; • розробити алгоритми побудови онтологій з використанням ШІ з даними з веб- ресурсів для подальшого розширення онтології ПрО; • розробити інтерфейс користувача для взаємодії з системою; • розгорнути розроблену систему та провести її тестування. Практичне значення одержаних результатів. Дана робота створює необхідні елементи та передумови для подальшої оцінки рівня наукової діяльності викладачів, що дозволить об’єктивно оцінювати продуктивність кафедри в цілому. Крім того, створена в рамках даної роботи система дозволить зручно доповнювати базову онтологію за рахунок збору нових знань в автоматизованому режимі.Документ Відкритий доступ Система створення етапів дипломного проектування(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Омельченко, Гліб Олександрович; Бандурка, Олень ІванівнаМагістерська дисертація за темою «Система створення етапів дипломного проектування» виконав студент кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Омельченко Гліб Олександрович зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем і веб-технологій» і складається зі: вступу; 5 розділів («Постановка завдання та основні завдання», «Аналіз, дослідження існуючих методів», «Апарат вирішення для поставленої задачі», «Опис програмної системи», «Розробка стартап – проєкту»), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, який налічує 33 джерела; 67 ілюстрацій; 4 таблиці та 1 додатку. Загальний обсяг роботи 118 сторінок. Актуальність теми полягає в створенні єдиної системи управління етапами дипломного проектування, включаючи механізми взаємодії між студентами, керівниками та кафедрою. Це сприяє підвищенню ефективності роботи кафедри та забезпечує точний контроль над виконанням поставлених цілей. Така система має не лише оптимізувати контроль за виконанням завдань, а й сприяти обранню студентами теми під конкретний напрямок, дозволяти вибір наукового керівника та забезпечувати гнучкий процес взаємодії. Мета роботи і завдання дослідження це розробка системи, яка забезпечуватиме оптимізацію етапів дипломного проектування, дозволятиме студентам обирати тему дипломної роботи під певний напрям, а також вибирати собі наукового керівника або пропонувати власну тему. Система також забезпечить можливість інтеграції засобів спілкування між студентами та науковими керівниками і дозволить обмінюватися робочими файлами у форматі Word для зручності написання та коригування звітів. Практичне значення одержаних результатів полягає в тому, що розроблена система дозволяє оптимізувати процес роботи на різних етапах дипломного проектування, а також сприяє самостійності студентів у виборі теми під певний напрямок і наукового керівника, при цьому даючи можливість пропонувати власні теми. Система забезпечує легке спілкування і обмін файлами між студентами і керівниками, що сприяє якості написання і редагування звітів та полегшує процес організації проектної діяльності студентів.Документ Відкритий доступ Система прогнозування енергоспоживання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Гришкевич, Максим Миколайович; Федорова, Наталія ВолодимирівнаМагістерська дисертація на тему «Система прогнозування енергоспоживання» виконана студентом кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Гришкевичем Максимом Миколайовичем зі спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» за освітньо-професійною програмою «Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем в енергетиці». Робота складається зі: вступу; 5 розділів («Постановка задачі та основні завдання», «Аналіз та дослідження існуючих рішень», «Апарат вирішення для поставленої задачі», «Опис програмної реалізації», «Розробка стартап-проєкту»), висновків до кожного розділу, загальних висновків, списку використаних джерел, що містить 24 джерел, 23 ілюстрації, 5 таблиць та 2 додатків. Загальний обсяг роботи становить 103 сторінки. Актуальність теми дослідження полягає у необхідності розробки ефективної системи для прогнозування енергоспоживання, що сприятиме раціональному управлінню енергоресурсами, зменшенню витрат та підвищенню стабільності енергетичних систем. У сучасних умовах зростання вартості енергоносіїв та кліматичних викликів точні прогнози стають критично важливими для комунальних підприємств, малого та середнього бізнесу, а також приватних користувачів. Мета роботи полягає у створенні програмної системи для прогнозування енергоспоживання, що поєднує методи статистичного аналізу та забезпечує автоматизовану генерацію прогнозів і звітів. Основними завданнями є аналіз існуючих рішень, розробка функціональних вимог, реалізація модулів імпорту, обробки даних, прогнозування, сценарного аналізу та візуалізації результатів. Практичне значення одержаних результатів полягає у розробці комплексного програмного рішення, яке дозволяє аналізувати історичні дані енергоспоживання, будувати точні прогнози та моделювати сценарії змін споживання залежно від різних факторів. Інтуїтивний інтерфейс користувача та автоматична генерація звітів забезпечують зручність використання системи для широкої аудиторії. Розроблена система може бути використана комунальними службами, підприємствами та домогосподарствами для оптимізації споживання енергії та зниження витрат.Документ Відкритий доступ Програмний застосунок класифікації поведінки водія на дорозі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Ліла, Владислава Олександрівна; Недашківський, Олексій ЛеонідовичСтруктура та обсяг дисертації. Магістерська дисертація складається зі вступу, п`яти розділів, висновку, переліку посилань з 22 найменувань, містить 20 рисунків, 9 таблиць та 4 формули. Повний обсяг магістерської дисертації складає 85 сторінки, з яких перелік посилань займає 2 сторінки, додатки займають 38 сторінки. Актуальність теми. В сучасних умовах, коли швидкість життя набуває все більшого темпу, питання поведінки водіїв на дорозі стає актуальною та важливою проблемою для забезпечення безпеки та ефективності дорожнього руху. Поведінка водіїв, в значній мірі, визначає рівень ризику дорожньо-транспортних пригод, ефективність транспортних потоків та загальний стан дорожньої інфраструктури. Однією з найбільш серйозних проблем у цьому контексті є несприятлива поведінка водіїв, яка включає в себе такі аспекти, як порушення правил дорожнього руху, небажані агресивні дії, неправильне використання технічних засобів безпеки, втома та вплив шкідливих речовин. Ця проблема особливо гостро стоїть перед Україною, де великий обсяг транспортного руху та недостатня розвиненість інфраструктури часто створюють умови для конфліктів та небезпечних ситуацій на дорозі. Водії, порушуючи правила, можуть викликати не лише негативні наслідки для себе, але й стати причиною тяжких дорожньо-транспортних пригод, які часто супроводжуються людськими травмами та втратами. Дослідження та класифікація поведінки водіїв на дорозі в Україні стає ключовим етапом в розумінні цієї проблеми та розробці ефективних стратегій для її вирішення. Аналіз та розуміння факторів, що впливають на поведінку водіїв, може сприяти розробці превентивних заходів, підвищенню рівня свідомості водіїв та покращенню систем безпеки на дорогах, забезпечуючи тим самим більшу безпеку для учасників дорожнього руху в Україні. Метою роботи є розробка програмного продукту класифікації поведінки водія на дорозі за допомогою використання сенсорів мобільного телефону. Об’єктом дослідження є процес класифікації поведінки водія на дорозі та формування оцінки поїздки. Предметом дослідження є система, що збирає дані із сенсорів мобільного телефону під час поїздки, класифікує поведінку водія на дорозі, на основі зібраних даних, і формує оцінку поїздки по заданим критеріям для зручності користувача. Методи дослідження. Для розробки системи було використано технології, що дозволяють читати дані із сенсорів мобільного телефону, працювати з картами та здійснювати машинне навчання, що вирішує проблему класифікації: мова програмування Dart, фреймворк Flutter, Google Maps API, бібліотека ml_algo, СУБД SQLite та середовище розробки Android Studio. Практичне значення полягає в можливості використання системи під час реальних поїздок транспортними засобами, що дозволить зібрати дані із сенсорів телефона про характер руху та визначити поведінку водія на дорозі, надавши йому детальну оцінку поїздки. Таке застосування системи надасть користувачу можливість проаналізувати свої помилки при водінні та покращити навики, що сприятиме зменшенню кількості ДТП на дорогах.Документ Відкритий доступ Розробка системи вибору вибіркових дисциплін в рамках кафедри та інтеграція її у університетську систему. Backend розробка функціоналу ролі викладача(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Дровнін, Павло Андрійович; Сігайов, Андрій ОлександровичСтруктура та обсяг дисертації. Магістерська дисертація складається зі вступу, п`яти розділів, висновку, переліку посилань з 26 найменувань, містить 31 рисунків, 8 таблиць. Основна частина роботи викладена на 80 сторінках. Актуальність теми. У сучасному університетському середовищі, що постійно еволюціонує та адаптується до нових вимог, проблеми забезпечення ефективного управління навчанням та забезпечення індивідуалізованого підходу до освітнього процесу набувають вагомого значення. Тема, пов'язана з розробкою системи вибору вибіркових дисциплін та її комплексною інтеграцією у структуру університетської інформаційної системи, включаючи розробку backend функціоналу для викладачів, є насиченою проблемами та водночас доповнюється потенціалом вирішення ключових завдань. Зазначене впровадження системи передбачає не лише оптимізацію процесів вибору вибіркових курсів студентами, враховуючи їхні індивідуальні інтереси та професійні амбіції, але й вплив на підвищення ефективності діяльності викладачів. Механізм розроблення backend функціоналу для викладачів, спрямований на автоматизацію та полегшення адміністративних обов'язків, дозволить оптимізувати взаємодію між викладачами та студентами, а також сприятиме більш раціональному використанню ресурсів університетської системи. Цей комплексний підхід до розвитку системи освіти відображає вимоги сучасності та напрямки її трансформації. Він сприяє створенню інноваційного та адаптивного університетського середовища, сприятливого для якісного навчання, розвитку індивідуальних здібностей студентів та розширенню можливостей викладачів у веденні освітнього процесу. Мета роботи. Головною метою даної магістерської дисертації є розробка та впровадження системи вибору вибіркових дисциплін на кафедрі університету, спрямованої на забезпечення ефективної індивідуалізації навчання студентів. Розроблена система повинна стати інноваційним інструментом, що дозволяє студентам вибирати курси відповідно до їхніх особистих інтересів, академічних потреб та професійних мет. Додатковою метою є реалізація backend функціоналу для ролі викладача, спрямованого на автоматизацію та оптимізацію процесів, пов'язаних з вибором та адмініструванням вибіркових курсів. Це має на меті поліпшити ефективність роботи викладачів, забезпечуючи їм зручний інструмент для моніторингу та управління виборами студентів. Доповнюючи це, мета роботи включає інтеграцію розробленої системи у загальний університетський контекст, забезпечуючи її взаємодію з існуючими університетськими інформаційними системами. Кінцевою метою є створення сучасного, технологічно-зорієнтованого середовища, яке сприятиме покращенню процесів управління кафедрою, збільшенню якості освіти та створенню стимулюючого навчального середовища для студентів та викладачів. Об’єктом дослідження є кафедра університету, яка є ключовим суб'єктом у впровадженні системи вибору вибіркових дисциплін та інтеграції її у університетську систему. Дослідження охоплює процеси вибору курсів студентами, адміністрування цих курсів викладачами та інтеграцію системи в загальний університетський контекст. Предметом дослідження є розроблена та впроваджена система вибору вибіркових дисциплін на кафедрі університету, разом з backend функціоналом для ролі викладача. Дослідження фокусується на аналізі та оцінці ефективності цієї системи в контексті поліпшення навчання, адміністративних процесів та взаємодії між студентами та викладачами. Методи дослідження включають аналіз коду та документації, проведення тестів (юніт-тести та інтеграційні тести) у середовищі Python, використання Docker для забезпечення ізольованого середовища, взаємодію з базою даних PostgreSQL за допомогою SQLAlchemy, використання SQL-запитів для аналізу даних, а також проведення анкетування та збір фідбеку від користувачів у зручному інтерфейсі Flask. Практичне значення полягає в створенні та впровадженні інноваційної системи вибору вибіркових дисциплін на кафедрі університету з використанням технологій Python, Flask, SQLAlchemy, PostgreSQL, Docker. Це сприяє індивідуалізації навчання, полегшує адміністративні процеси для викладачів та покращує загальний навчальний досвід студентів, забезпечуючи зручний та ефективний вибір курсів.Документ Відкритий доступ Програмний застосунок аналізу стану водія під час керування транспортним засобом(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Войтих, Крістіна Михайлівна; Гусєва, Ірина ІгорівнаАктуальність теми. У світі, де автомобільна мобільність є неодмінною частиною нашого життя, кожен день водії постають перед новими викликами і вимогами. Нині, більше ніж будь-коли раніше, дорожні аварії стають нагальною проблемою, що загрожує життю і безпеці наших доріг. Ці аварії, замість того, щоб ставати все рідше, зростають у кількості, і це необхідно визнати. Значна частина цих подій є наслідком недисциплінованості водіїв, недостатньої уваги та реакційності за кермом, а також загальної неуважності. Спостереження за такими аспектами поведінки водіїв та розробка засобів для їх аналізу набувають критичного значення. Саме в цьому контексті постає необхідність в розробці програмного застосунку, який міг би систематично аналізувати стан водія під час керування транспортним засобом. Мета роботи полягає в розробці програмного застосунку, який дозволить аналізувати стан водія під час керування транспортним засобом з метою підвищення безпеки на дорозі. Об’єктом дослідження є процес керування транспортним засобом у різних умовах руху. Предметом дослідження є програмне забезпечення для визначення стану водія під час керування транспортним засобом. Методи дослідження. Теоретичні підходи, такі як аналіз, узагальнення та абстрагування, і емпіричні методи, такі як проведення експериментів, вимірювання, а також аналіз компонентів. Практичне значення полягає у можливості впровадження системи аналізу стану водія транспортного засобу. Збір і аналіз даних про стан водія в реальному часі може слугувати основою для вдосконалення безпеки на дорозі, вдосконалення роботи автотранспорту. Структура та обсяг дисертації. Магістерська дисертація складається зі вступу, шести розділів, висновку, переліку посилань з 25 найменувань, містить 24 рисунків, 9 таблиць. Повний обсяг магістерської дисертації складає 89 сторінки, з яких перелік посилань займає 2 сторінки, додатки займають 23 сторінку.Документ Відкритий доступ Розробка інструментів для моніторингу та перевірки поведінки мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Миськів, Сергій Богданович; Шпурик, Вадим ВадимовичСтруктура та обсяг дисертації. Магістерська робота включає в себе вступ, 5 розділів, висновок, 2 додатки та список літератури з 21 пункту. Робота містить 36 рисунків і 29 таблиць. Загальний обсяг магістерської дисертації складає 87 сторінок. Актуальність магістерської роботи полягає у тому, що ктивний розвиток інформаційних технологій призводить до того, що вони стають необхідною складовою сучасності. Інформаційні системи сьогодні широко використовуються як у комерційних, так і у державних секторах. Вони взаємодіють між собою через мережі. Моніторинг мережі – це складне завдання, яке потребує значних зусиль та ресурсів, і воно є необхідною частиною щоденного життя адміністраторів мережі. Адміністратори постійно прагнуть забезпечити безперебійну роботу своєї мережі. Навіть невеликий перерив у роботі мережі може призвести до зниження продуктивності в компанії і, в разі організацій, що надають державні послуги, загрожувати наданню основних послуг. З цієї причини адміністраторам необхідно постійно аналізувати мережевий трафік, слідкувати за його рухом та продуктивністю на всій мережі і переконатися, що в ній відсутні порушення безпеки. Після виявлення проблеми при моніторингу виникає питання тестування правильності та цілісності роботи системи. Для цього використовується моделювання трафіку, яке дозволяє створити модель трафіку для проведення аналізу та виявлення можливих вразливостей системи, її продуктивності та дослідження різних протоколів, алгоритмів та топологій мережі. Мета роботи заключається в порівнянні існуючих інструментів моніторингу мережевого трафіку, розробка власного аналізатора з базовим функціоналом та вивчення методів моделювання мережевого трафіку. Об’єктом дослідження є обробка мережевого трафіку, методи його аналізу та моделювання. Предметом дослідження є система, що досліджує засоби моніторингу мереж та виконує аналіз мережевих пакетів. Методи дослідження. В даній роботі використовуються технології та методи розробки генератора мережевих пакетів. Насамперед, в роботі використовують такі мови програмування як C# та Python, фреймворки WinForms, Xamarin.Forms, бібліотеки Python scapy, pandas та numpy, бібліотеки C# SharpPCAP та CefSharp, генератор мережевих пакетів. Практичне значення полягає в можливості використання системи в галузях контролю та управління, оптимізації та захисту від зловмисних втручань. Також моніторинг трафіку є необхідним для більш ефективного виявлення та вирішення проблем, що виникають у мережі.Документ Відкритий доступ Метод визначення учасників і кадру моменту дорожньо- транспортної пригоди за вхідним відеопотоком на основі машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Човган, Іванна Олександрівна; Мусієнко, Андрій ПетровичСтруктура і обсяг кваліфікаційної роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, п’яти розділів, висновків та 2 додатків. Робота містить посилання на 23 джерела, 18 рисунків та 9 таблиць. Основна частина роботи викладена на 76 сторінках. Актуальність. Дорожньо-транспортні пригоди становлять серйозну проблему для суспільства та економіки, що призводить до великих людських та матеріальних втрат. Сучасні технології можуть бути використані для зменшення кількості дорожньо-транспортних пригод та поліпшення безпеки на дорозі. Одним із способів досягнення цієї мети є використання технологій машинного навчання для виявлення та аналізування відеозаписів з камер спостереження. Дослідження методу визначення учасників та кадру моменту дорожньо-транспортної пригоди на основі машинного навчання має велику актуальність у зв'язку зі зростанням кількості транспортних пригод на дорогах. Використання вхідного відеопотоку може значно спростити процес визначення учасників та кадру моменту пригоди, що може збільшити швидкість реакції служб аварійної допомоги і поліції. Мета роботи і завдання дослідження. Метою роботи є розробка методу визначення учасників і кадру моменту дорожньо-транспортної пригоди за вхідним відеопотоком на основі машинного навчання. Завдання наукового дослідження: – провести пошук та аналіз вихідних матеріалів; – виявити існуючі системи з подібним функціоналом; – провести пошук засобів розробки; – розробити структуру програмного продукту та спланувати взаємодію користувача з системою; – розробити програмний продукт, який буде відповідати вимогам; – провести тестування програмного продукту та перевірити його на працездатність. Об’єктом дослідження є використання технологій машинного навчання, зокрема глибинного навчання та нейромереж, для розв'язання задачі визначення учасників та кадру моменту пригоди. Предметом дослідження є метод на основі машинного навчання для задачі визначення учасників і кадру моменту дорожньо-транспортної пригоди за вхідним відеопотоком. Методи дослідження. У магістерській дисертації розглядається використання передових методів машинного навчання та обробки відеоданих для ідентифікації учасників і визначення моментів дорожньо-транспортних пригод. Особливий акцент робиться на застосуванні глибоких нейронних мереж, зокрема конволюційних нейронних мереж, а також інших алгоритмів машинного навчання, використовуючи програмні мови та інструменти, як-от Python, Keras, а також використання веб-фреймворків для реалізації інтерфейсу користувача. Практичне значення одержаних результатів у цій магістерській дисертації полягає у створенні інноваційного інструменту, який може бути застосований для поліпшення дорожньої безпеки та ефективності розслідувань ДТП. Розроблений метод ідентифікації учасників і визначення моментів аварій через аналіз відеопотоків забезпечує швидше та точніше виявлення обставин пригоди, що важливо для правоохоронних органів та служб екстреної допомоги. Також цей підхід може бути використаний у системах моніторингу дорожнього руху, сприяючи профілактиці аварій та підвищенню безпеки на дорогах. Ключові слова: CNN, нейронні мережі, веб-застосунок, штучний інтелект, дорожньо-транспортні пригоди, класифікація, відеопотік.Документ Відкритий доступ Інструментальні засоби взаємодії в мережах транспортних засобів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Шульженко, Кирило Олександрович; Гусєва, Ірина ІгорівнаСтруктура й обсяг дипломної роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, шести розділів, висновків та 2 додатків. Робота містить посилання на 25 джерел, 14 таблиць та 27 ілюстрацій. Основна частина роботи викладена на 80 сторінках. Актуальність. На сьогоднішній день зростає кількість транспортних засобів на дорогах та кількість аварій в умовах обмеженого огляду та інших обставин. Для зменшення кількості аварій необхідно попередити аварійні ситуації за допомогою рекомендацій кожному водію транспортного засобу стосовно маневру, який необхідно або не треба робити. Одним з рішень для зменшення кількості аварій на дорогах є аналіз ситуації на дорозі та забезпечення зв’язку між транспортними засобами для передачі даних. Для даного рішення можна використовувати різні види бездротового зв’язку, алгоритми аналізу ситуації на дорозі та сенсори, які є в багатьох мобільних пристроях: сенсор швидкості, GPS, компас, сенсор кутової швидкості. Дане рішення дозволить збільшити радіус огляду в умовах обмеженої видимості і сприятиме попередженню аварій. Метою роботи є створення інструментальних засобів формування мережі між транспортними засобами. Сформовані завдання, які потрібно вирішити для досягнення мети: - проаналізувати аналогічні системи для побудови мереж; - розробити архітектуру системи формування мереж транспортних засобів; - розробити алгоритм передачі даних; - розробити програмне забезпечення взаємодії в мережах; - протестувати програмне забезпечення. Об’єктом дослідження є взаємодія транспортних засобів в бездротових мережах. Предметом дослідження є програмне забезпечення формування мереж транспортних засобів. Методи дослідження: теоретичні, такі як аналіз, абстрагування та узагальнення, емпіричні методи, такі як експеримент, вимірювання, а також компонентний аналіз. Практичне значення одержаних результатів дослідження полягає в тому, що розроблена система надає можливість передачі повідомлень між транспортними засобами.Документ Відкритий доступ Збір та первинна обробка даних наукової діяльності з різнорідних джерел(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Василенко, Микита Андрійович; Кузьміних, Валерій ОлександровичСтруктура і обсяг кваліфікаційної роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, сьоми розділів, висновків та 2 додатків. Робота містить посилання на 18 джерел, 37 рисунків та 1 таблицю. Основна частина роботи викладена на 65 сторінках. Актуальність. Актуальність розробки програмного забезпечення для узагальнення профілів користувача визначається необхідністю подолання низки викликів, пов’язаних із сучасними рішеннями. Існуючі програми, що вирішують це завдання, є недосконалими. Різноманіття джерел інформації та різні формати подання даних створюють труднощі у здійсненні повного узагальнення, що може призвести до недостатньої точності та повноти отриманої інформації. Забезпечення ефективного аналізу та узагальнення інформації з різних джерел стає ключовим завданням у зв'язку із зростаючою складністю та обсягом даних. Практична важливість полягає в забезпеченні користувачам точних та релевантних рекомендацій, а також в оптимізації різноманітних інформаційних сервісів. Актуальність проблеми узагальнення профілів користувачів підсилюється зростаючою популярністю використання різноманітних профілів користувачів в різних сервісах та платформах. Мета роботи і завдання дослідження. Метою є проведення аналізу наукової діяльності організацій та окремих науковців, задля подальшого ефективного розподілу ресурсів(зокрема фінансових) компаній. Для вирішення даного питання необхідна розробка методів та підходів проведення збору інформації про наукові статті, матеріали конференцій та препрінти, які зберігаються у спеціалізованих джерелах. Об’єктами дослідження є наукові твори, дисертації, тощо – які є результатами досліджень(діяльності) науковців. Предмет дослідження є методи обробки та вилучення інформації з джерел. Методи дослідження. Для вирішення поставлених задач і досягнення поставленої мети використовувалися методи парсингу для збору та обробки даних, які необхідні для аналізу наукової діяльності. Практичне значення одержаних результатів дослідження полягає в тому, що розроблена програмна система дає користувачу інструмент необхідних даних та можливості взаємодіяти з базою даних через зручний інтерфейс користувача, зберігати звіти та сценарії пошуку для подальшого розвитку програмного забезпечення та ефективного користування.Документ Відкритий доступ Інструментальні засоби виявлення неуважного водіння(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Сідоров, Богдан Вікторович; Гусєва, Ірина ІгорівнаСтруктура й обсяг дипломної роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, шести розділів, висновків та двох додатків. Робота містить посилання на 30 джерел, 32 таблиці та 35 ілюстрацій. Основна частина роботи викладена на 82 сторінках. Актуальність. Дорожньо-транспортні пригоди є серйозною загрозою для життя та безпеки людей на дорозі. За даними Всесвітньої організації охорони здоров'я (ВООЗ) [1], щороку внаслідок ДТП гине близько 1,35 мільйонів людей, що становить приблизно 3700 жертв щоденно. Звіт ВООЗ також вказує на особливо вразливу групу молодих людей у віці від 5 до 29 років, яка найчастіше стає жертвами дорожньо-транспортних пригод [1]. За висновками досліджень транспортних пригод, відволікання водіїв є однією з основних причин ДТП. Ефективним способом боротьби з відволікаючими факторами є розробка системи, яка може виявляти та контролювати відволікання водіїв. Метою роботи є розробка програмного забезпечення, що дозволяє здійснювати контроль за водіями в режимі реального часу, виявляючи та класифікуючи неуважне водіння. Для досягнення поставленої мети виконано такі завдання: - проаналізувати методи для виявлення неуважного водіння; - розробити алгоритм виявлення неуважного водіння; - розробити інтерфейс адміністративної панелі; - реалізувати відеотрансляцію водіїв. Об’єктом дослідження є виявлення неуважного водіння. Предметом дослідження є програмне забезпечення для здійснення контролю за водіями в режимі реального часу, виявляючи та класифікуючи неуважне водіння на основі даних з відеопотоку. Методи дослідження: теоретичні, такі як аналіз, абстрагування та узагальнення, емпіричні методи, такі як експеримент, вимірювання, а також компонентний аналіз. Практичне значення одержаних результатів роботи полягає в можливості вести відеоспостереження за водіями в режимі реального часу та надавати інформацію про стан водіння, а саме повідомляти про неуважне водіння та точно класифікувати причину відволікання.Документ Відкритий доступ Розумна система розпізнавання облич на базі штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Панасюк, Володимир Ігорович; Федорова, Наталія ВолодимирівнаАктуальність. Сучасний швидкий розвиток технологій та високий рівень конкуренції у різних галузях створюють потребу в розробці та впровадженні ефективних систем ідентифікації осіб. Зокрема, розумна система ідентифікації людини на базі штучного інтелекту виявляється актуальною та перспективною, забезпечуючи високий рівень безпеки та комфорту в різноманітних сферах використання. Застосування системи розпізнавання облич дозволяє ефективно ідентифікувати особу, а інтеграція з пристроями контролю доступу стає ключовим компонентом в організації безпечного та автоматизованого простору. Система, яка комбінує штучний інтелект та пристрої Інтернету речей для розпізнавання облич та контролю доступу, реалізує інноваційні підходи до забезпечення безпеки та зручності в єдино цілісному рішенні. Метою дослідження є розробка програмного забезпечення для системи розпізнавання облич на основі штучного інтелекту, здатного ефективно інтегруватися з різноманітними системами та пристроями інтернету речей. Також створення функціональності керуванням контролю доступу та зберігання історії подій. Об’єктом дослідження є розпізнавання людини за допомогою штучного інтелекту та організація процесу ідентифікації людини по обличчю. Предметом дослідження є технології розпізнавання облич та їх застосування в процесі ідентифікації людини. Це включає в себе аналіз алгоритмів розпізнавання облич, розробку програмного забезпечення для розпізнавання облич, вивчення можливості інтеграції з процесу розпізнавання з фізичними пристроями для автоматизації процесів. Методами дослідження. Методи дослідження охоплюють широкий спектр технологій і підходів, спрямованих на досягнення високої ефективності та точності системи ідентифікації осіб на базі штучного інтелекту. Використані методи глибокого машинного навчання сприяли оптимізації процесу розпізнавання обличчя, дозволяючи системі самостійно навчатися та вдосконалюватися на основі великого обсягу даних. Комбінування алгоритмів комп’ютерного зору та статистичного аналізу виявилося ефективним для створення надійної системи ідентифікації. Враховуючи різноманітні вхідні дані, від особливостей обличчя до контексту використання, використані методи дозволили створити універсальну систему, здатну працювати ефективно в різних умовах. У проведеному дослідженні враховувалися також можливості інтеграції з пристроями інтернет речей, що дозволило зробити обґрунтовані висновки щодо досягнутої ефективності та перспектив розвитку розумних систем ідентифікації. Практичне значення. Розумна система ідентифікації людини має широкі практичні застосування. Вона може бути використана для забезпечення безпеки в об’єктах публічного доступу, управління доступом, аутентифікації користувачів у різних інформаційних системах, а також для визначення статистики відвідування об’єктів. Структура і обсяг кваліфікаційної роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, пʼяти розділів, висновків та 2 додатків. Робота містить 47 рисунки та 10 таблиць. Основна частина роботи викладена на 87 сторінках.