Богданова, Наталія ВолодимирівнаКальченко, Єгор Олександрович2026-01-202026-01-202025Кальченко, Є. О. Інтелектуальна система діагностики та рекомендацій щодо хвороб сільськогосподарських культур : магістерська дис. : 126 Інформаційні системи та технології / Кальченко Єгор Олександрович. – Київ, 2025. – 133 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/78272Магістерська дисертація складається з шести розділів, містить 21 таблицю, 9 додатків та 21 джерело – загалом 142 сторінки. Об’єкт дослідження: процес діагностики та прийняття рішень щодо захисту рослин в агротехнічній галузі. Мета магістерської дисертації: метою роботи є підвищення ефективності та точності діагностики хвороб сільськогосподарських культур шляхом створення прототипу інформаційної системи, що поєднує візуальний аналіз зображень із пошуком у базі знань. У першому розділі проведено аналіз предметної області діагностики хвороб рослин, особливостей процесу прийняття рішень агрономами та проблем, пов’язаних із якістю вхідних даних і відсутністю формалізації процедур. У другому розділі виконано аналіз існуючих рішень для діагностики хвороб рослин на прикладі систем Plantix, PlantVillage Nuru та Plant.id, визначено їхні переваги, недоліки та обґрунтовано необхідність створення власної системи. У третьому розділі визначено функціональні та нефункціональні вимоги до інформаційної системи, а також сформовано вимоги до структури бази знань та сховища діагностичних кейсів. У четвертому розділі обґрунтовано вибір архітектурного підходу, мови програмування Python, фреймворку FastAPI та хмарних сервісів AWS для реалізації системи. У п’ятому розділі розроблено програмний прототип інформаційної системи діагностики, описано його архітектуру, реалізацію діагностичного конвеєра та результати тестування. У шостому розділі розроблено концепцію стартап-проєкту, проведено аналіз ринкових можливостей та сформовано маркетингову стратегію виведення продукту на ринок.133 с.ukінформаційна системапідтримка прийняття рішеньагротехнічна галузьдіагностика хвороб рослинкомп’ютерний зірragAWSвебзастосунокMaster Thesis004.9, 004.8