Використання штучного інтелекту для дослідження цифрової доступності контенту веб-сайтів

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorКисельов, Геннадій Дмитрович
dc.contributor.authorЯнковенко, Андрій Олександрович
dc.date.accessioned2023-11-01T16:41:05Z
dc.date.available2023-11-01T16:41:05Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractМетою дипломної роботи є дослідження актуальних методів штучного інтелекту для передбачення доступності веб-сайтів за різними ознаками. Цифрова доступність вмісту веб-сайту важлива, оскільки вона дозволяє користувачам отримувати доступ до інформації та користуватися онлайн-сервісами. Це дослідження спрямоване на виявлення слабких місць у методах розробки веб-сайтів і рекомендації шляхів покращення цифрової доступності. В ході даної роботи було досліджено сучасні підходи для надання оцінки доступності різноманітних сайтів за різними критеріями та було зроблено висновок про те, що більшість сайтів не є ідеальними, тобто часто потребують значного удосконалення. Відповідно до результатів було зібрані дані з великою кількості сайтів для навчання нейромоделі. В роботі було навчено нейромережу на різниках типах та кількостях даних. Оцінювання розробленого ШІ-рішення проводилося з урахуванням таких аспектів, як точність, масштабованість, надійність і зручність використання. Загальний обсяг роботи: 107 сторінок, 50 рисунків, 2 додатки, 22 джерела.uk
dc.description.abstractotherThe purpose of the thesis is to study current artificial intelligence methods for predicting website accessibility by various criteria. Digital accessibility of website content is important because it allows users to access information and use online services. This study aims to identify weaknesses in website development methods and recommend ways to improve digital accessibility. This study examined current approaches to assessing the accessibility of various websites by various criteria and concluded that most websites are not perfect, i.e., often require significant improvement. According to the results, data from a large number of sites were collected to train the neural model. The neural network was trained on different types and amounts of data. The evaluation of the developed AI solution was carried out taking into account such aspects as accuracy, scalability, reliability and usability. Total amount of work: 107 pages, 50 figures, 2 appendices, 22 sources.uk
dc.format.extent148 с.uk
dc.identifier.citationЯнковенко, А. О. Використання штучного інтелекту для дослідження цифрової доступності контенту веб-сайтів : дипломний проект … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Янковенко Андрій Олександрович. – Київ, 2023. – 148 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/61966
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectнавчальні та тестові вибіркиuk
dc.subjectтестування та валідація програмного забезпеченняuk
dc.subjectPythonuk
dc.subjectKerasuk
dc.subjectWCAGuk
dc.subjectWAI-ARIAuk
dc.subjectartificial intelligenceuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjecttraining and test samplesuk
dc.subjectsoftware testing and validationuk
dc.titleВикористання штучного інтелекту для дослідження цифрової доступності контенту веб-сайтівuk
dc.title.alternativeUsing artificial intelligence to study the digital accessibility of website contentuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Jankovenko_bakalavr.docx
Розмір:
8.65 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (СП)
Бакалаврські роботи