Бакалаврські роботи

Постійне посилання зібрання

Переглянути

Нові надходження

Зараз показуємо 1 - 20 з 10702
  • ДокументВідкритий доступ
    Використання AI-асистента в якості експерта з технічних консультацій
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Чайка, Максим Васильович; Гуськова, Віра Геннадіївна
    Дипломна робота: 142 с., 32 рис., 11 табл., 44 посилань, 3 додатки. Актуальність роботи: зростаюча потреба сучасних підприємств у забезпеченні високої якості обслуговування, зниженні витрат та підвищенні продуктивності шляхом впровадження автоматизованих систем. Аналіз можливостей штучного інтелекту як технічного експерта дозволяє не тільки глибше зрозуміти його потенціал, але й визначити методи його ефективної інтеграції у поточні бізнес-процеси. Об'єктом дослідження є процес надання технічних консультацій. Предметом дослідження є використання штучного інтелекту як експертної системи в процесі надання технічних консультацій. Мета роботи – визначення стратегій інтеграції ШІ у процеси технічних консультацій та розробка автономного асистента для обробки звернень користувачів. Результати роботи: аналіз метрик технічної підтримки виявив взаємозв'язок між якістю обслуговування та задоволеністю користувачів. Було порівняно використання RAG та донавчання для задачі синтезу відповіді. Розроблено архітектуру автономного асистента та інтегровано його у CRM-систему.
  • ДокументВідкритий доступ
    Система генерації навчальної вибірки для налаштування нейронних мереж
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Хоменко, Тарас Сергійович; Кот, Анатолій Тарасович
    Дипломна робота: 82 с., 14 рис., 6 табл., 35 посилань, 1 додаток. Об'єкт дослідження – cистема генерації навчальної вибірки для налаштування нейронних мереж. Предмет дослідження – методи генерації синтетичних даних та їх вплив на якість навчальних вибірок. Мета роботи – розробка і дослідження різних методів генерації синтетичних даних для навчання моделей машинного навчання. В умовах стрімкого технологічного розвитку, особливо в сучасну епоху штучного інтелекту та машинного навчання, ефективне навчання моделей набуває все більшого значення. Особливо це стосується завдань, де точність моделі є критично важливою, як, наприклад, виявлення шахрайства з кредитними картками. Основна проблема, яка виникає при навчанні моделей, – це нестача даних для їх налаштування, що може призвести до зниження якості передбачень. Ця робота присвячена дослідженню методів генерації синтетичних даних для покращення навчальних вибірок. В ході дослідження розглядаються різні підходи до генерації даних, зокрема генеративні змагальні мережі (GANs) та метод поширення синтетичних прикладів (SMOTE). Під час роботи проводиться аналіз ефективності цих методів та їх впливу на якість навчальних вибірок. У дослідженні описано процес створення та тренування моделей на реальних і синтетичних даних, включаючи деталі архітектури нейронних мереж, та використання різних бібліотек для розробки. Проведено аналіз ефективності моделей, що навчені на різних типах даних, та зроблено відповідні порівняння результатів.
  • ДокументВідкритий доступ
    Розпiзнавання об’єктiв на iнфрачервоних зображеннях з дронiв
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Холявко, Микита Володимирович; Коваленко, Анатолiй Єпiфанович
    Дипломна робота: 96 с., 33 рис., 17 табл., 37 посилань, 1 додаток. Об’єкт дослiдження – пари зображень та об’єктiв на них. Предмет дослiдження – нейронi мережi для видiлення об’єктiв на зображеннях. Мета дослiдження – створити нейрону мережу, що зможе з високою точнiстю видiляти об’єкти на iнфрачервоних зображеннях. У останнi десятирiччя безпiлотники показали свою ефективнiсть як зброя. Тому розроблюються методи для боротьби з ними. Основним з цих методiв є системи радiоборотьби. Такi системи перешкоджають зв’язку дрону з оператором, а тому роблять безпiлотники менш ефективними. Щоб протидiяти таким системам можливо додати систему донаведення до дронiв, щоб вони могли обирати та вражати цiлi самостiйно. Головною компонентою цiєї системи донаведення є моделi детекцiї об’єктiв. Тому метою цiєї роботи є створити модель, що зможе точно видiляти об’єкти на iнфрачервоних зображеннях. У результатi цiєї роботи було отримано модель, що може точно знайти позицiї бiльше нiж 10 об’єктiв на одному зображеннi. В подальшому результати роботи програми можливо поєднати з системою навiгацiї дронiв, щоб побудувати систему донаведення. За допомогою функцiонально-вартiсного аналiзу було обрано методи побудови нейроної мережi, що дозволяють максимально зменшити цiну всiєю системи.
  • ДокументВідкритий доступ
    Дослідження машинного навчання ЗНМ DenseNet на коротких вибірках
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Федоренко, Кирило Володимирович; Кот, Анатолій Тарасович
    Дипломна робота: 71 с., 1 рис., 35 посилань, 1 додаток. Об'єкт дослідження - задачі машинного навчання з обмеженим набором навчальних даних. Предмет дослідження -використання архітектури DenseNet для навчання на коротких вибірках даних. Метою дослідження було проаналізувати та оцінити ефективність використання архітектури DenseNet для навчання на коротких вибірках, а також розробити рекомендації щодо покращення продуктивності моделі в умовах обмеженого обсягу даних. В сучасній епосі великих даних та швидкого розвитку інформаційних технологій, значні виклики виникають при обробці та аналізі обмежених наборів даних. В умовах, де доступний обсяг навчальних даних є недостатнім, стає необхідним розробка та вдосконалення методів машинного навчання для ефективного використання цих даних. Одна з ключових задач – це досягнення високої точності при обмеженій кількості даних, що є актуальним у багатьох сферах, таких як медицина, де обсяг даних часто є обмеженим, або промисловість, де збір даних є дорогим процесом. Архітектура DenseNet (Densely Connected Convolutional Networks) показала високі результати у задачах комп'ютерного зору завдяки ефективному використанню параметрів і унікальній структурі з'єднань між шарами. Однак, її продуктивність в умовах обмежених наборів даних залишається недостатньо вивченою. Це дослідження фокусується на адаптації DenseNet для роботи з короткими вибірками, дослідженні її поведінки при різних методах вирішення проблем обмеженості даних та пошуку оптимальних налаштувань.
  • ДокументВідкритий доступ
    Ідентифікація транспортних засобів та броньованої техніки на зображеннях з камери БПЛА
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Смульський, Дмитро Ігорович; Пишнограєв, Іван Олександрович
    Дипломна робота: 101 с., 30 рис., 6 табл., 32 посилання, 1 додаток. Об’єкт дослідження – зображення з камери БПЛА. Предмет дослідження – ідентифікація об’єктів на зображеннях з камери БПЛА. Мета роботи – розробка програмного забезпечення для ідентифікації транспортних засобів та броньованої техніки на зображеннях з камери БПЛА. У сучасному світі безпілотні літальні апарати (БПЛА) відіграють важливу роль в багатьох галузях, включаючи військову, цивільну та наукову сфери. Зокрема, використання БПЛА для розвідки та моніторингу потребує ефективних методів ідентифікації об'єктів на отриманих зображеннях. Однією з ключових задач є розробка алгоритмів та програмного забезпечення, що здатні автоматично розпізнавати різні типи об'єктів, такі як транспортні засоби та броньована техніка, на зображеннях, отриманих з камер БПЛА. Важливість цієї технології особливо зростає в умовах бойових дій, де швидка та точна ідентифікація об'єктів може врятувати життя та забезпечити успіх операцій. У роботі розглянуто сучасні методи комп'ютерного зору, зокрема згорткові нейронні мережі (CNN), які використовуються для обробки та аналізу зображень. Описано архітектури моделей R-CNN та YOLO, що є основними інструментами для задач об'єктної детекції. На основі цих моделей було розроблено програмний продукт, який пройшов навчання на маркованих зображеннях, зроблених з камери реального дрона, та продемонстрував високу точність ідентифікації транспортних засобів та броньованої техніки на зображеннях з БПЛА.
  • ДокументВідкритий доступ
    Самонавчання та розвиток алгоритмів машинного навчання для прогнозування фінансових ринків
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Стеф’юк, Станіслав Васильович; Жиров, Олександр Леонідович
    Дипломна робота: 86 с., 22 рис., 6 табл., 23 посилань, 1 додаток. У цій роботі розглянута тема використання нейронних мереж з самонавчанням для передбачення фінансових ринків, перспективи їх використання в сфері фінансів та банкінгу. Об’єктом дослідження стала історія вартості компаній на ринку цінних паперів. Предмет дослідження – нейронні мережі з самонавчанням для прогнозування змін цін ринку акцій. Мета роботи – визначити потенціал використання нейронних мереж з самонавчанням для прогнозування фінансових ринків. В першому розділі досліджено предметну область завдання. Розглянуто різні аспекти фінансового ринку, його особливості та наявні методи передбачення розвитку ринку акцій. В другому розділі проведено огляд різних типів нейронних мереж та методів їх оптимізації. В третьому розділі розроблено програмний продукт для дослідження ефективності нейронних мереж з самонавчанням для прогнозування фінансових ринків та проаналізовано його результати. В четвертому розділі оцінено характеристики програмного продукту та проведено функціонально-вартісний аналіз. Підбито підсумок про потенціал використання нейронних мереж з самонавчанням в сфері фінансів та банкінгу, проведено аналіз моделі та описано способи її подальшого покращення.
  • ДокументВідкритий доступ
    Інтелектуальна система обробки та генерації тексту
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Синиця, Владислав Валерійович; Чумаченко, Олена Іллівна
    Дипломна робота: 128 с., 24 рис., 6 табл., 57 посилань, 1 додаток. Об’єкт дослідження – інтелектуальні системи обробки та генерації текстів для задачі розуміння людської мови. Предмет дослідження – методи обробки та генерації тексту. Мета роботи – проаналізувати існуючі нейронні мережі та їхні топології для застосування у задачах інтелектуальної генерації та обробки текстів. Розробити власну систему інтелектуальної генерації обробки та генерації тексту. Розглянуті понятті обробки та генерації текстів, їхні компоненти та ознаки. Проаналізовано існуючі роботи з генерації та обробки текстів. Наведено переваги та недоліки для відповідних методів. Розглянуто конкретні нейронні мережі для задачі обробки та генерації текстів, їхню архітектуру. Розроблено власну інтелектуальну систему генерації та обробки текстів з урахуванням метаданих для задачі генерації текстів огляду на музичні твори. Створено власноруч відповідний текстовий набір даних. Проведено експерименти з впливу різних параметрів мережі. Проаналізовано та порівняно результати навчання мережі для різних значень гіперпараметрів. Результати роботи можуть бути використані для генерації тексті оглядів на музичні твори, що враховують жанр твору та його оцінку за десятибальною шкалою.
  • ДокументВідкритий доступ
    Дослідження зв'язку параметрів тексту та величини контексту з функцією втрат великих мовних моделей
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Рентюк, Віталій Валерійович; Пишнограєв, Іван Олександрович
    Дипломна робота: 110 с., 14 рис., 8 табл., 49 посилань, 1 додаток. Актуальність роботи: використання функції втрат (perplexity) на різних розмірах контексту дозволяє більш точно оцінювати складність текстів, що є важливим для розробки ефективних інструментів для перевірки читабельності, оптимізації навчальних матеріалів та покращення алгоритмів обробки природної мови. Об'єктом дослідження є зв’язок між різними параметрами тексту та функцією втрат великих мовних моделей при різних значеннях розміру контексту. Предметом дослідження є взаємозв'язок між складністю тексту, такими як його параметри та розмір контексту, і результуючими значеннями функції втрат при обробці за допомогою великих мовних моделей. Мета роботи – з'ясувати, як різні аспекти композиції тексту та обсяг контексту впливають на значення функції втрат великих мовних моделей, і таким чином зрозуміти рівні складності текстів на основі цих параметрів. Результати роботи: було проведено збір та аналіз даних щодо perplexity на різних розмірах контексту з використанням різних наборів даних. Було встановлено, що середнє значення perplexity та різниця між значеннями на малих і великих розмірах контексту можуть використовуватись для визначення складності текстів.
  • ДокументВідкритий доступ
    Система моніторингу цін на товари
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Манзенко, Софія Сергіївна; Щур, Вадим Юрійович
    Цей проект є веб-додатком для моніторингу цін, який дозволяє користувачам реєструватися, додавати продукти для відстеження, отримувати повідомлення про зміну цін та переглядати список відстежуваних продуктів. Використовуються технології Node.js, Express, MongoDB та React.
  • ДокументВідкритий доступ
    Розробка оптичної системи для лазерного формування спіральних труб з листових матеріалів
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Компанієць, Назар Богданович; Кагляк, Олексій Дмитрович
    Метою даного дипломного проекту є розробка оптичної системи для лазерного формування спіральних труб з листових матеріалів. У процесі виконання дипломної роботи здійснено аналіз існуючих методів та технологій, що характеризують процес лазерного формування, розроблено нову оптичну систему, що забезпечує оптимальні умови для формування спіральних труб.
  • ДокументВідкритий доступ
    Лазерне різання елементів тактичного саперного обладнання
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Яковенко, Костянтин Олександрович; Козирєв, Олексій Сергійович
    Дипломна робота присвячена використанню лазерного різання для виготовлення деталей тактичного саперного обладнання. Завдяки високій точності лазера, проект спрямований на досягнення мінімальної шорсткості бічних поверхонь та зменшення кількості грату, що покращить якість і спростить процес складання конструкцій.
  • ДокументВідкритий доступ
    Лазерна обробка полімерних композитів, армованих вуглецевим волокном
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Дзюбенко, Олексій Германович; Козирєв, Олексій Сергійович
    Метою даного проекту є аналіз та покращення процесу лазерної обробки матеріалів CFRP (полімерів, армованих вуглецевим волокном). CFRP широко використовується в аерокосмічній, морській та машинобудівній промисловості, але традиційні методи обробки часто спричиняють знос інструменту та пошкодження матеріалу. У роботі досліджуються можливості лазерної обробки для подолання цих проблем, враховуючи складність структури CFRP.
  • ДокументВідкритий доступ
    Конструкторське-технологічне забезпечення виготовлення деталі оптичний-дефлектор
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Шатохін, Ярослав Володимирович; Охріменко, Олександр Анатолійович
    У дипломному проєкті виконана розробка, розмірне моделювання аналіз технологічного процесу виготовлення деталі «оптичний дефлектор» та вигото-влення 3х зразків деталі «дефлектор оптичний». Мета – розробка та виготовлення деталі «оптичний дефлектор» та аналіз різниці між теоретичними розрахунками та остаточним варіантом процессу ви-готовлення деталі для бажаного результату. У ході виконання проєкту виконано: розробка креслень та тривимірної моделі деталі ««оптичний дефлектор», розробка технологічного процесу виго-товлення цієї деталі з листами ЧПК і режимами різання, а також виготовлено деталь «оптичний дефлектор» у трьох екземплярах , на яких за допомогою зміни режимів різання було досягнуто потрібного результату.
  • ДокументВідкритий доступ
    Механізм натиску друкарського апарату офсетних машин
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Щербак, Максим Олександрович; Кохановский, В. О.
    Механізм натиску друкарського апарату офсетних машин є надзвичайно важливим для забезпечення якісного друку. Незважаючи на поширення цифрового друку, офсетний друк продовжує бути широко використовуваним у багатьох галузях, таких як друкарська промисловість, видавнича справа, упаковка та багато інших. Актуальність механізму натиску полягає в його здатності забезпечувати точність передачі зображення з друкарської форми на друковану поверхню. Він впливає на такі аспекти як чіткість, рівномірність та роздільну здатність друку. Якість друку безпосередньо залежить від того, наскільки добре механізм натиску здійснює контакт між друкарською формою та поверхнею, на яку проводиться друк. Завдяки постійному розвитку технологій та поліпшенню офсетних машин, механізми натиску стали більш точними, надійними та ефективними. Вони дозволяють досягати високої якості друку навіть на великих швидкостях роботи машини. Крім того, механізм натиску може впливати на економічні показники друкарського процесу, такі як споживання фарби та паперу. Оптимальне налаштування механізму натиску дозволяє досягати економії матеріалів та зниження витрат на виробництво. Отже, актуальність механізму натиску друкарського апарату офсетних машин полягає в його впливі на якість друку, продуктивність та економічні показники виробництва. Постійне вдосконалення цього механізму допомагає забезпечувати задоволення потреб клієнтів та підтримувати конкурентоспроможність офсетного друку на ринку.
  • ДокументВідкритий доступ
    Механізм ножів швидкісних різальних машин
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Хахуда, Марія Ігорівна; Зенкін, Микола Анатолійович
    Проведено аналіз приводу механізму ножів швидкісних різальних машин, на основі якого запропоновано шляхи його вдосконалення та рекомендації щодо вибору матеріалу деталей приводу з метою подовження його терміну експлуатації. Показано, що проектування машини як єдиного цілого призводить до зменшення з'єднань як механічних, так і електричних, що зменшує рівень внутрішніх шумів і дозволяє отримати більш високу якість продукції, збільшити швидкість робочих режимів. Виконано розрахунок приводу механізму ножів швидкісної різальної машини: виконано вибір електродвигуна та кінематичний розрахунок приводу, розрахунок конструктивних розмірів черв’яка та черв’ячного колеса. Запропоновано, з урахуванням умов роботи приводу, матеріали для виготовлення відповідальних деталей приводу та їх термічну обробку, проведено перевірку деталей приводу на міцність. Розроблено пропозиції з обслуговування та змащування редуктора, запропоновані сучасні мастильні матеріали, описано послідовність та заходи безпеки при складанні редуктора.
  • ДокументВідкритий доступ
    Дослідження впливу логарифмічних поправок на фоні двофотонних ефектів у пружному електронно-дейтронному розсіюванні.
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Шевчук, Олександр Сергійович; Кривенко-Еметов, Ярослав Дмитрович
    Мета роботи полягала у створенні фізичної моделі для опису пружного і непружного розсіяння дейтрона з урахуванням кваркової структури дейтрона на малих відстанях й одночасним урахуванням процесів двохфотонних обмінів, виявлені умов, коли починає проявлятися кваркова структура дейтрона в диференціальних перерізах та поляризаційних характеристиках процесів взаємодії дейтронів з електронами. Методом для досягнення мети було використання наявних розробок в цьому напрямку та запропонування нової феноменологічної параметризації двофотонних поправок. В результаті дослідження встановлено, що двохфотонні ефекти мають значний вплив на процес пружного розсіяння електронів на дейтронах, що виявляється у формі логарифмічних поправок до амплітуди розсіяння.
  • ДокументВідкритий доступ
    Моделювання процесів росту тонких плівок кремнію з дихлорсилану методом хімічного осадження з газової фази (ХОГФ) за низького тиску
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Кондрахін, Михайло Вячеславович; Гільчук, Андрій Володимирович
    Метою роботи є проведення огляду хімічного осадження з газової фази кремнію за Куном, пошуку можливих удосконалень даної моделі та імплементування результатів у Ansys Student, зокрема термодифузії. Використання більш точних методів росту плівок кремнію необхідно для поліпшення характеристик транзисторів, що вимагають високої точності в розмірах та однорідності матеріалу. Також, дозволятиме робити більш ефективні сонячні панелі, і зокрема сприятиме розвитку новітніх технологій, таких як квантові комп'ютери та фотоніка, де кремнієві плівки відіграють ключову роль у створенні ефективних квантових бітів та інтегрованих фотонних вузлів. Результати дослідження в Ansys Fluent показали, що термодифузія має значний вплив на швидкість росту плівки, а отже її врахування є важливим при моделюванні процесу росту плівок кремнію.
  • ДокументВідкритий доступ
    Температура малих частинок в оптичному пінцеті
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Бутакова, Єлизавета Сергіївна; Негрійко, Анатолій Михайлович
    Метою роботи є дослідження температурних ефектів у малих поглинаючих частинок напівпровідника, утримуваних в оптичному пінцеті, з використанням рекомбінаційного випромінювання. Пояснювальна записка дипломної роботи за обсягом становить 33 сторінки, містить 14 ілюстрацій та 1 таблицю. Робота складається з двох основних розділів та висновків до них. Для дослідження було використано 28 бібліографічних найменуванння. Перший розділ присвячено розгляду основи оптичних пінцетів, включаючи історію створення, принцип дії і просторові характеристистики світлового конуса. Розглянуто різні методи вимірювання температури частинок, включаючи раманівську спектроскопію, люмінісцентну спектроскопію, пірометрію тощо. Особлива увага приділяється рекомбінаційному випромінюванню та його залежності від температури частинок. Другий розділ описує розроблену експериментальну установку для вимірювання температури малих поглинаючих частинок. Розглянуто підготовку зразків, вибір матеріалів та параметрів лазерного випромінювання. Також наведено схему оптичної системи, яка складається з телескопічної системи, двох аксиконів та призми.
  • ДокументВідкритий доступ
    Концепція «розумного села» для території україни на основі моделі інтелектуальної системи водо-енергетичного зв’язку
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Іванов, Віктор Віталійович; Гордійко, Наталія Олександрівна
    Метою роботи є дослідження можливості створення інфраструктури розумних сіл для території Україні на основі моделі інтелектуальної системи водо-енергетичного зв’язку з використанням методів машинного навчання. Дослідження включає теоретичний аналіз водо-енергетичного обміну, огляд методів кластеризації та реалізацію цих методів для сільських населених пунктів на території України. Використання моделі водо-енергетичного зв’язку сприяє створенню можливості ефективно керувати ресурсами сільських населених пунктів, зменшуючи негативний вплив на довкілля, підвищити стійкість сільських територій та покращити якість життя населення. В роботі застосовувались методи машинного навчання без учителя, зокрема реалізовано алгоритми k-means, c-means, алгоритм нелінійного зменшення розмірності та метод головних компонент. Результати дослідження дозволили залежно від врахованих параметрів відстаней до наявної інфраструктури згрупувати населені пункти України щодо придатності до впровадження та використання системи водо-енергетичного зв’язку в концепції «розумного села».
  • ДокументВідкритий доступ
    Післяремонтна паспортизація асинхронного двигуна з фазним ротором
    (КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Павленко, Сергій Юрійович; Ігнатюк, Є. С.
    В роботі досліджуються методи встановлення параметрів асинхронних двигунів з фазним ротором. Було переглянуто методі діагностики електричних двигунів а також можливі проблеми та причини несправностей. Наведено методику розрахунку для встановлення паспортних даних даних по результатах візуального огляду з відповідними замірами геометрії активних частин в процесі капітального ремонту з заміною обмоток та підшипникових вузлів. Проводиться розрахунок та встановлення паспортних даних до асинхронного двигуна з фазним ротором.