Магістерські роботи (ІСТ)
Постійне посилання зібрання
У зібранні розміщено магістерські дисертації на здобуття ступеня магістра.
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Інформаційна система з визначення пріоритетності виконання завдань(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Цвік, Роман Геннадійович; Коган, Алла ВікторівнаІнформаційна система з визначення пріоритетності виконання завдань, 101с., 21 табл., 27 рис., 8 дод., 41 джерел. Мета дослідження – спрощення процесу формування оптимального плану виконання завдань за рахунок пріоритезації завдань. Об’єкт дослідження – процес пріоритезації завдань. Предмет дослідження – методи пріоритезації завдань. Методи дослідження – методи пріоритезації завдань. У роботі досліджено проблеми пріоритезації завдань для створення ефективного плану дій щоб продукт став успішним та прибутковим. Перший розділ "Загальні положення" надає загальний огляд та визначення ключових понять, пов'язаних з пріоритезацією завдань. Другий розділ "Програмне та технічне забезпечення" розглядає програмні та технічні аспекти, що використовуються для підтримки процесу пріоритезації завдань, включаючи використання спеціалізованих інструментів та програм. Третій розділ "Математичне забезпечення" детально аналізує математичні методи та моделі, які можуть бути застосовані для вирішення завдань пріоритетності. Четвертий розділ "Стартап" розглядає конкретний випадок застосування методів пріоритезації завдань у сфері стартапів та вплив цього процесу на успішність та прибутковість підприємства.Документ Відкритий доступ Автоматизована система конструювання та проведення тестів на основі дихотомічної моделі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Пошукайло, Артем Валерійович; Амонс, Олександр АнатолійовичПояснювальна записка дипломного проекту складається з чотирьох розділів, містить 31 таблицю, 8 додатків та 16 джерел – загалом 109 сторінки. Об`єкт дослідження: процес оцінки якості знань. Мета дипломного проекту: автоматизація процесів конструювання та проведення тестів. Підтримка процесу оцінки якості знань.Документ Відкритий доступ Система контролю доступу з розпізнаванням облич(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Усенко, Вадим Вікторович; Ткач, Михайло МартиновичПояснювальна записка магістерської дисертації складається з чотирьох розділів, містить 23 таблиці, 9 додатків та 19 джерел – загалом 103 сторінки. Об`єкт дослідження: система, що використовує алгоритми розпізнавання облич для відеофіксації студентів та їх обліку. Мета магістерської дисертації: розробка системи контролю доступу із розпізнаванням облич у контексті обліку студентів в університеті.У першому розділі було проведено аналіз існуючих рішень і було поставлено ціль та задачу розробити систему контролю доступу з розпізнаванням облич у контексті обліку студентів в університеті. У другому розділі проведено аналіз алгоритмів виявлення і ідентифікації облич, а також було проведено аналіз фреймворків, які можуть бути використані. У третьому розділі було розроблено алгоритм розпізнавання облич з використанням конволюційних нейронних мереж. Було розроблено і протестовано комп’ютерний додаток. У четвертому розділі було розроблено стартап проєкт.Документ Відкритий доступ Інформаційна система прогнозування фондового ринку на базі алгоритмів машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Авраменко, Єлизавета Олексіївна; Онищенко, Вікторія ВалеріївнаІнформаційна система прогнозування фондового ринку на базі алгоритмів машинного навчання: 125 с., 23 табл., 32 рис., 9 дод., 48 джерел. Мета дослідження. Дана магістерська дисертація присвячена розробці та аналізу інформаційної системи, що використовує алгоритми машинного навчання для прогнозування фондового ринку. Цей напрямок має велике практичне значення, оскільки точність прогнозування фондових індексів може значно підвищити ефективність інвестиційних рішень. Об’єкт дослідження. Фондовий ринок США та його математична складова. Предмет дослідження. Пргнозування фондового ринку на базі алгоритмів машинного навчання. В роботі розглядаються ключові аспекти машинного навчання, включаючи різні типи алгоритмів (LSTM, ARIMA, Random Forest Regression) та їхню придатність для аналізу фінансових даних. Основна увага приділяється обробці та аналізу реальних ринкових даних, а також розробці моделей, які здатні ефективно прогнозувати рухи ринку. Дисертація включає практичну частину, де розроблена система тестується на історичних даних. Проводиться аналіз точності та надійності прогнозів, порівняння з традиційними методами прогнозування та оцінка потенційного впливу на інвестиційні стратегії. Результати дослідження демонструють, що використання алгоритмів машинного навчання може істотно покращити якість прогнозування фондового ринку. Це відкриває нові можливості для інвесторів та фінансових аналітиків у прийнятті обґрунтованих рішень, заснованих на передових технологіях обробки даних. Дисертація може бути корисною для фахівців у галузі фінансів, інвесторів, а також науковців, що займаються застосуванням машинного навчання у фінансовому секторі.Документ Відкритий доступ Підсистема оптимізації SQL скриптів для вирішення аналітичних задач кол-центру(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Коломієць, Уляна Дмитрівна; Бойко, Олександра ВолодимирівнаПояснювальна записка магістерської дисертації складається з чотирьох розділів, містить 9 таблиць, 4 додатки та 27 джерел – загалом 129 сторінок. Об`єкт дослідження: процес оптимізації SQL скриптів. Мета магістерської дисертації: підвищення продуктивності обробки даних та зменшення кардинальності та оцінки плану виконання SQL скриптів, що створюються для вирішення задач кол-центру за рахунок оптимізації відповідних SQL скриптів. У першому розділі було проведено огляд аналітичних задач кол-центру, визначено роль SQL в світі аналітики та проведено експеримент щодо впливу оптимізації на продуктивність системи. У другому розділі було проведено аналіз існуючих методик оптимізації скриптів. У третьому розділі було проведено розробку підсистеми оптимізації скриптів з попереднім визначенням вимог до підсистеми. У четвертому розділі було проведено розроблення стартап-проєкту для оптимізатора SQL скриптів.Документ Відкритий доступ Односторінковий застосунок для корпоративної переписки(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Редько, Вікторія Вячеславівна; Полторак, Вадим ПетровичДисертація містить 179 с., 38 табл., 46 рис., 13 дод., 84 джерела. Актуальність теми. Здійснення розпізнавання мовлення з режимі реального часу покращить комунікацію між людьми та технологічними системами, сприятиме автоматизації процесів обробки результатів взаємодії, а також збільшить швидкість реакції системи на запит, що вплине на ефективність інформаційної системи та збільшить соціальне благо від її застосування. Мета дослідження. Оцінка можливості та розробка способу практичного використання контекстно-залежних моделей розпізнавання мовлення у системах реального часу. Завдання дослідження: аналіз контекстно-залежних моделей розпізнавання мовлення; оцінка можливостей та обмежень інтеграцій таких моделей в системи реального часу; визначення доступних способів інтеграції; розробка інформаційної системи реального часу з функцією розпізнавання мовлення; проведення тестування системи та методу інтеграції. Об'єкт дослідження. Процес передачі мовлення як аудіо сигналів з можливістю їх конвертації у символьне чи текстове позначення у системах реального часу. Предмет дослідження. Процес побудови інформаційної системи VoIP телефонії з функцією розпізнавання мовлення в режимі реального часу. Інноваційність дослідження. Поєднання технології VoIP телефонії та розпізнавання мовлення у реальному часі та встановлення факту можливості практичного застосування такого поєднання шляхом розробки способу інтеграції та надання показників ефективності розробленої інформаційної системи.Документ Відкритий доступ Інформаційна система інтелектуального управління маркетинговими кампаніями з використанням електронної пошти(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Комарин, Юлія Василівна; Поліщук, Михайло МиколайовичМагістерська дисертація: 114 сторінок, 11 рисунків, 45 таблиць, 8 додатків і 19 джерел. Об’єкт дослідження – це інформаційна система інтелектуального управління маркетинговими кампаніями з використанням електронної пошти. Предмет дослідження – методи автоматизації роботи емейл-маркетолога. Метою даної магістерської роботи є автоматизація процесу створення стратегії маркетингу з використанням електронної пошти в продуктових ІТ-компаніях. Засобом досягненн мети буде дослідження та розробка відповідної інформаційної системи. У процесі дослідження використовуватимуться методи аналізу літературних джерел, сучасних підходів до маркетингу, тестування розробленої системи та інші. Сучасне бізнес-середовище вимагає ефективного управління маркетинговими кампаніями для досягнення конкурентних переваг. Використання електронної пошти є невід'ємною частиною маркетингових зусиль, і інформаційні системи для її управління стають дедалі важливішими для підприємств. Тому актуальність цієї теми полягає у створенні інструменту автоматизації емейл маркетингу та відповідно підвищенні ефективності бізнес-процесів. Очікується, що подальший розвиток об'єкта дослідження буде спрямований на вдосконалення алгоритмів і штучного інтелекту, що використовуються для аналізу та оптимізації маркетингових кампаній. Інноваційність отриманих результатів полягає у автоматизації роботи емейл маркетологів та програмному визначенні оптимальних підходів до розробки стратегії для емейл маркетингу.Документ Відкритий доступ Автоматизована система виявлення гвинтокрилих БПЛА в небі за допомогою штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Грисюк, Михайло Олександрович; Пономаренко, Роман МиколайовичАвтоматизована система виявлення гвинтокрилих БПЛА в небі за допомогою штучного інтелекту: 107 с., 23 табл., 41 рис., 9 дод., 36 джерел. Актуальність теми "Автоматизована система виявлення гвинтокрилих БПЛА в небі за допомогою штучного інтелекту" обумовлена зростанням використання безпілотних літальних апаратів у цивільних та військових сферах, що вимагає розробки ефективних та надійних засобів їх виявлення та відслідковування для забезпечення безпеки повітряного простору, конфіденційності та протидії можливим загрозам безпілотних технологій. Мета дослідження полягає в розробці та оптимізації автоматизованої системи, використовуючи штучний інтелект, для надійного та ефективного виявлення гвинтокрилих безпілотних літальних апаратів в повітрі, сприяючи підвищенню безпеки повітряного простору та забезпеченню відповідного реагування на потенційні загрози. Об’єктом дослідження є розробка автоматизованої системи, яка використовує штучний інтелект для ефективного виявлення та ідентифікації гвинтокрилих безпілотних літальних апаратів в повітрі. Предметом дослідження є розробка, впровадження та оптимізація системи, яка використовує штучний інтелект для ефективного виявлення та ідентифікації гвинтокрилих безпілотних літальних апаратів в повітрі з метою забезпечення безпеки та контролю над повітряним простором.Документ Відкритий доступ Система управління фінансами та аналізу особистих витрат(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Кучерук, Наталія Олександрівна; Пасько, Віктор ПетровичПояснювальна записка дипломного проекту складається з п'ятьох розділів, містить 23 таблиці, 8 додатків та 16 джерел – загалом 106 сторінки. Об`єкт дослідження: процес управління особистими фінансами та аналізу витрат користувача. Мета дипломного проекту: Метою створення системи є надання користувачам застосунку для ефективного управління фінансами та аналізу особистих витрат. У першому розділі розглядався загальний аналіз задачі управління особистими фінансами. Проведено детальний аналіз існуючих аналогів для ведення бюджету та аналізу витрат. У другому розділі розглянуто основні принципи на яких будується ефективність фінансового управління. У третьому розділі було проведено аналіз існуючих архітектур, порівняння їх та обрано клієнт-серверну архітектуру для реалізації даного проєкту У четвертому розділі розписано опис інтерфейсу та інструкція використання додатку. У п’ятому розділі розроблено стартап-проект.Документ Відкритий доступ Система підтримки прийняття рішень з використанням методу аналізу ієрархій для управління організаційними процесами(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Денисюк, Тарас Юрійович; Остапченко, Костянтин БорисовичПояснювальна записка дипломного проекту складається з п’яти розділів, містить 35 таблиць, 38 ілюстрацій, 8 додатків та 66 джерел – загалом 133 сторінки. Об`єкт дослідження: Система підтримки прийняття рішень для управління організаційними процесами. Мета дипломного проекту: Підвищення ефективності процесів прийняття рішень за рахунок вдосконалення методу аналізу ієрархій із застосуванням і врахуванням синергічних взаємодій. У першому розділі було проведено аналіз організації процесів прийняття рішень. У другому розділі було визначено підхід до вдосконалення методу аналізу ієрархій. У третьому розділі було проведено вибір архітектури для впровадження системи підтримки прийняття рішень. У четвертому розділі було реалізовано систему підтримки прийняття рішень. У п’ятому розділі було розроблено стартап-проєкт.Документ Відкритий доступ Рекомендаційна система медіа-контенту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Вікторов, Нікіта Сергійович; Галушко, Дмитро ОлександровичПояснювальна записка дипломного проекту складається з 10 розділів, містить 32 таблицю, 8 додатків, 15 рисунків та 29 джерел – загалом 137 сторінки. Об`єкт дослідження: рекомендаційна система медіа-контенту. Мета дипломного проекту: Створення програмного інтерфейсу для рекомендаційної системи медіа-контенту. Для досягнення мети були вирішені такі задачі: дослідження предметної області, проведення порівняльного аналізу існуючих рішень, формулювання вимог до розроблюваної системи, проектування, програмна реалізація, тестування, розробка стартап-проєкту.Документ Відкритий доступ Система управління навчанням на основі Blockchain(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Ковальчук, Василь Олександрович; Завгородній, Валерій ВікторовичСистема управління навчанням на основі Blockchain: 138 с., 25 табл., 56 рис., 9 дод., 27 джерел. Актуальність даної дисертації полягає у дослідженні інтеграції технологій блокчейн та IoT в системах управління навчанням з акцентом на кібербезпеку та безпечну передачу даних, що має вирішальне значення в цифровому освітньому середовищі, яке розвивається. Метою дисертації є розробка системи, що забезпечує безпечну взаємодію учасників освітнього процесу в контексті управління навчанням, що особливо актуально для "розумного" кампусу. Об'єктом дослідження дисертації є процес управління навчанням в освітніх системах, що є актуальною темою з огляду на зростаючу залежність від цифрових комунікацій. Головними завданнями, які потрібно було вирішити під час написання даної магістерської дисертації були: 1) Дослідження архітектури систем кампусу та аналіз використання Blockchain в навчальних платформах; 2) Аналіз архітектур існуючих платформ управління, формування вимог до системи; 3) Розробка архітектури системи, обгрунтвання вибору технологій для реалізації; 4) Розробка системи відповідно до описаних вимог; 5) Тестування системи та обробка результатів розробки.Документ Відкритий доступ Система контролю доступу та ідентифікації осіб на режимних об’єктах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Левченко, Аліна Віталіївна; Пасько, Віктор ПетровичПояснювальна записка до магістерської дисертації складається з п’яти розділів, містить 34 таблиці, 10 додатків та 22 джерел – загалом 118 сторінок. Об`єкт дослідження: система розпізнавання облич та відбитків пальців для контролю доступу та ідентифікації осіб у режимних об'єктах за допомогою нейромереж. Мета дипломного проекту: оптимізація методів розпізнавання та проєктування системи контролю доступу та ідентифікації осіб на режимних об'єктах. В першому розділі проведено аналіз систем, їх складові та принципи функціонування. Визначено перелік завдань, які необхідно розробити для досягнення мети. У другому розділі проведений аналіз методів біометричної ідентифікації та методів розпізнавання. В третьому розділі спроєктовано систему. В четвертому проведено тестування й покращення. В останньому розроблений стартап-проєкт.Документ Відкритий доступ Система автоматичного аналізу тексту із застосуванням нейронної мережі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Матвійчук, Андрій Юрійович; Тимошин, Юрій АфанасійовичПояснювальна записка дипломного проекту складається з п’яти розділів, містить 24 таблиць, 56 ілюстрацій, 8 додатків та 46 джерел – загалом 103 сторінки. Об`єкт дослідження: технології автоматичного аналізу тексту. Мета дипломного проекту: створення інтелектуальної системи, яка отримує основну інформацію з великої кількості письмового тексту, обробляє її та видає певні результати для подальшого аналізу. У першому розділі було проведено загальний огляд існуючих методів обробки текста. У другому розділі було проаналізовані характеристики існуючих типів нейронних мереж. У третьому розділі було проведено аналіз програмного та технічного забезпечення . У четвертому розділі було розроблено систему автоматичного аналізу текста. У п’ятому розділі було розроблено стартап-проєктДокумент Відкритий доступ Система управління виробництвом мінеральних добрив(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Савіна, Ольга Олександрівна; Корнієнко, Богдан ЯрославовичСистема управління виробництвом мінеральних добрив: 102 с., 19 табл., 33 рис., 9 дод., 45 джерел. Дослідження процесу грануляції в псевдорозрідженому стані важливе та актуальне питання для виробництва мінеральних добрив, оскільки дана сфера вдосконалюється і знаходження нових рішень, що дозволять зменшити витрати і збільшити продуктивність виведе на новий рівень дану галузь промисловості. Головними завданнями, які потрібно було вирішити під час написання даної магістерської дисертації були: дослідження предметної області та методів гранулювання; огляд та дослідження існуючих математичних моделей гранулювання у псевдорозрідженому стані; розроблення та дослідження адекватності математичної моделі грануляції розподілу за розміром і вологістю; отримання передавальної функції та створення нечіткого контролера; Обʼєктом дослідження є процес грануляції в грануляторі з псевдорозрідженим станом Предметом дослідження є математичне моделювання процесу грануляції та система управління виробництвом мінеральних добрив.Документ Відкритий доступ Система єдиного реєстру домашніх тварин(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Веденська, Анна Віталіївна; Жураковський, Богдан ЮрійовичПояснювальна записка дипломного проекту складається з п’яти розділів, містить 25 таблиц, 9 додатків та 10 джерел – загалом 101 сторінки. Об`єкт дослідження: проектування системи єдиного реєстру домашніх тварин. Мета дипломного проекту: розробка системи єдиного реєстру домашніх тварин, що об’єднає роботу власників, ветеринарних клінік, притулків в єдиному застосунку . У магістерській дисертації представлено розробку системи єдиного реєстру домашніх тварин. Було проаналізовано існуючі рішення, що надали змогу розробити власну постановку задачі, уникаючи недоліків наявних застосунків і доведенням унікальності власної розробки. В роботі розроблено архітектурні схеми для ролей: власник,ветеринарна клініка,притулок,гість,що надало змогу побудувати загальну архітектурну схему системи, побудовано загальну структурну схему, та структурну схему застосунку ЄРДТ, робота містить в собі діаграми: UseCase, діаграми запитів та моделей бази даних. Розроблена RESTful архітектура, для розширення API вебзастосунку для системи ЄРДТ. Розроблено стартап-проект для системи єдиного реєстру домашніх тварин. Результатом виконаної роботи є розроблений вебзастосунок системи єдиного реєстру домашніх тварин, що дозволяє об’єднувати роботу ветеринарних клінік,притулків та власників тварин в єдиній системі.Документ Відкритий доступ Інформаційна система з пошуку та упорядкування кулінарних рецептів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Красковський, Олексій Костянтинович; Батрак, Євгеній ОлександровичІнформаційна система з пошуку та упорядкування кулінарних рецептів: 166 с., 28 табл., 32 рис., 11 дод., 28 джерел. Актуальність даної теми полягає у тому, що розвиток такої системи не тільки підтримує кулінарну освіту та культурний обмін, але також служить ключовим засобом у сфері громадського харчування та побуту. Система також корисна для освітніх цілей, сприяючи навчанню студентів кулінарних дисциплін. Мета дослідження полягає у створенні інформаційної системи, що дозволяє ефективно знаходити, організовувати та класифікувати кулінарні рецепти, враховуючи потреби користувачів і сучасні технологічні тренди. Об'єктом дослідження у даній роботі є дослідження полягає у створенні інформаційної системи, що дозволяє ефективно знаходити, організовувати та класифікувати кулінарні рецепти, враховуючи потреби користувачів і сучасні технологічні тренди. Предметом дослідження є методи та алгоритми дослідження полягає у створенні інформаційної системи, що дозволяє ефективно знаходити, організовувати та класифікувати кулінарні рецепти, враховуючи потреби користувачів і сучасні технологічні тренди. Наукова новизна роботи полягає у використанні матричної факторизації для створення точних, персоналізованих рекомендацій, інтеграції публікаційних функцій, удосконаленні алгоритмів машинного навчання та розробці зручного інтерфейсу користувача. Практична цінність роботи включає підвищення ефективності пошуку рецептів, стимулювання кулінарного обміну, оптимізацію рекомендацій на основі уподобань та застосування в гастрономічних та освітніх сферах.Документ Відкритий доступ Система прогнозування популярності статей на платформі соціальних медіа(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Тичина, Анастасія Сергіївна; Коган, Алла ВікторівнаПояснювальна записка дипломного проекту складається з шести розділів, містить 30 таблиць, 14 додатків та 20 джерел – загалом 151 сторінка. Об`єкт дослідження: модель прогнозування популярності статей/постів на платформі соціальних медіа на основі історичних даних про популярність попередніх статей та інших факторів. Мета дипломного проекту: створення системи прогнозування популярності статей та постів на платформі соціальних медіа на основі історичних даних про популярність попередніх статей та інших факторів, таких як кількість лайків, коментарів, репостів. Розділ 1 присвячений дослідженню предметної області У другому розділі розглянуто та описано такі поняття: спільноти соціальних медіа, проблематика вибору соціальної мережі для дослідження, популярність контенту, аналіз текстового контенту, фактори визначення популярності контенту. У третьому розділі проаналізовано, обрано та описано теоретичні засади вибору джерела даних, збору обробки та підготовки даних, а також алгоритмів машинного навчання. У четвертому розділі описано підготовку, проведення та аналіз результатів експериментів для вибору найкращої моделі. У п’ятому розділі описано засоби розробки програмного забезпечення та архітектури реалізованого проекту. Шостий розділ містить опис розробки проекту на основі даних досліджених у ході виконання дисертації та демонструє перспективи проекту до розвитку.Документ Відкритий доступ Підсистема обліку робочого часу для системи розрахунку заробітної плати на основі сервіс-орієнтованої архітектури(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Салабай, Костянтин Ярославович; Попенко, Володимир Дмитрович«Розробка підсистеми обліку робочого часу для системи розрахунку заробітної плати на основі сервіс-орієнтованої архітектури.»: 111ст., 23 табл., 67 рис., 1 дод., 19 джерел. Об`єкт дослідження: облік робочого часу. Мета дипломного проекту: Сьогодні задача обліку робочого часу залишається актуальною, але вимагає нового підходу. В цьому і полягає основна мета моєї роботи, застосування сучасних архітектурних і програмістських підходів, таких як мікросервіси до відомих задач управління підприємством, а саме, до обліку робочого часу працівників.Документ Відкритий доступ Система розрахунку заробітної плати на основі сервіс-орієнтованої архітектури(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Чорний, Максим Миколайович; Попенко, Володимир Дмитрович«Розробка системи розрахунку заробітної плати на основі сервіс-орієнтованої архітектури»: 112 ст., 23 табл., 60 рис., 2 дод., 17 джерел. Об`єкт дослідження: Розрахунок заробітної плати. Мета дипломного проекту: Метою цього дослідження є визначення застосування сучасних архітектурних і програмістських підходів до задачі розрахунку заробітної плати в управлінні підприємством, що має наукову та практичну цінність.