Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти кафедри інженерії програмного забезпечення

Permanent URI for this collectionhttp://er.nau.edu.ua/handle/NAU/42851

Browse

Now showing 1 - 5 of 5

Static code analyzer for designing UML diagrams using artificial intelligence
(National Aviation University, 2023-12) Fedorenko, Yaroslav; Федоренко, Ярослав Володимирович
In the realm of software engineering, the visualization of system architectures and design patterns plays a pivotal role in enhancing comprehension, facilitating collaboration, and ensuring the correct implementation of the intended design. UML diagrams are quintessential in this context, serving as a standardized means to visualize system designs. However, the manual creation of UML diagrams can be time-consuming and error-prone, particularly for complex or evolving codebases. With the advent of AI, there is an untapped potential to automate and refine the process of generating UML diagrams from source code. AI-driven static code analysis, endowed with the ability to discern patterns, relationships, and hierarchies, can potentially revolutionize the way developers perceive and engage with system designs. The object of research is the MDA processes of transformation of software models in reverse engineering. The subject of research is the methods and means of reverse engineering, directed on the effective solution of tasks of static software analysis. The goal of the work is to propose a new, more effective static code analyzer that will be improved when using more modern means of artificial intelligence, and will reduce the time and complexity of software development.
Методика визначення якості коду із використанням засобів штучного інтелекту
(Національний авіаційний університет, 2023-12) Родічева, Дарина Олексіївна; Rodicheva, Daryna
Актуальність запропонованої методики. У сучасному світі, коли програмне забезпечення є рушієм технологічного прогресу, його якість стає дедалі важливішим чинником. Від початку до завершення розробки, якість коду безпосередньо визначає успіх кінцевого продукту. Неякісний код може викликати програмні помилки та знизити продуктивність. Сучасні компанії використовують різні методи перевірки якості коду, такі як статичний і динамічний аналіз, автоматизоване тестування та інструменти для виявлення проблем. Інтеграція штучного інтелекту може поліпшити точність цих методів та розширити їхні можливості, що у свою чергу може сприяти підвищенню конкурентоспроможності компаній. Основна мета цієї роботи – запропонувати інноваційний підхід до визначення якості програмного забезпечення, використовуючи ресурси штучного інтелекту для більш повного та об'єктивного аналізу кодової бази. Об’єкт дослідження – процес автоматичного визначення якості програмного коду з використанням засобів штучного інтелекту. Предмет дослідження – методи та засоби штучного інтелекту для автоматичного аналізу та визначення якості програмного коду. Мета роботи – розробити методику автоматичного визначення якості коду, засновану на засобах штучного інтелекту, спрямовану на підвищення ефективності та точності процесу аналізу вихідного коду. Методи дослідження – метод аналізу та евристичні методи для розгляду та порівняння наявних методик; метод синтезу для узагальнення здобутих знань; метод експериментального аналізу для вибору оптимальної архітектури моделей штучного інтелекту; методи статистичного аналізу для об’єктивного порівняння отриманих результатів з мануальними оцінками.
Програмна система аналізу вмісту аудіо-файлів
(Національний авіаційний університет, 2023-12) Хілько, Микола Миколайович; Khilko, Mykola
Система аналізу вмісту аудіофайлів спрямована на оптимізацію та спрощення процесу обробки звукової інформації, щоб полегшити роботу людини при аналізі зв’язного або незв’язного мовлення, що міститься у звукових записах. Основний упор робиться на визначення ключових фрагментів або слів у звукових доріжках, а також пошуку визначень чи уточнень до них. Цей процес аналізу аудіофайлів спрямований на підтримку та полегшення розуміння змісту звукової інформації. Основна функція системи полягає в ефективному визначенні і розрізненні частин аудіофайлів, що мають ключове значення або важливий зміст. Ця система сприяє зручнішому аналізу аудіоданих, полегшуючи виявлення конкретних слів, фраз чи важливих виразів у звукових записах. Об’єкт розробки – процеси аналізу вмісту аудіофайлів. Мета роботи – спрощення, прискорення та автоматизація аналізу вмісту аудіофайлів з можливістю контекстуального пошуку.
Телеграм-бот з конвертації криптовалюти
(Національний авіаційний університет, 2024-02-28) Ковальчук, Валентин Олексійович; Kovalchuk, Valentyn
Останніми роками світ криптовалюти переживає безпрецедентний ріст і поширення, революціонізуючи традиційні уявлення про фінанси та інвестиції. Оскільки цифрові валюти продовжують набирати популярність, потреба в ефективних і доступних платформах для конвертації криптовалют стає все більш помітною. На тлі цього мінливого ринку Telegram-боти стали перспективним рішенням для спрощення процесу криптовалютних транзакцій. Поширення криптовалют демократизувало фінансові операції, пропонуючи людям по всьому світу безпрецедентний доступ до децентралізованих цифрових активів. Однак складність і технічні тонкощі, притаманні криптовалютним транзакціям, часто стають бар'єрами для багатьох потенційних користувачів. Традиційні методи конвертації, що характеризуються громіздкими інтерфейсами і високими комісіями, ще більше загострюють ці проблеми. У світлі цих перешкод інтеграція Telegram-ботів є переконливим рішенням, яке використовує повсюдну природу додатків для обміну повідомленнями для створення зручного інтерфейсу для конвертації криптовалют. Подолавши розрив між традиційними фінансами та зростаючим світом криптовалют, Telegram-боти мають потенціал для демократизації доступу до цифрових активів, надання користувачам більшого контролю над своїми фінансами та каталізації широкого розповсюдження криптовалют у глобальному масштабі. Об’єкт розробки – застосунок, що автоматично конвертує одну криптовалюту в іншу. Мета роботи – автоматизація процесу обміну криптовалют за допомогою Телеграм-боту.
Штучний інтелект для управління модулем пошуку, спостереження та наведення на об’єкт
(Національний авіаційний університет, 2023-12) Михно, Дмитро Петрович; Mykhno, Dmytro
Сучасний світ характеризується стрімким розвитком технологій і постійною еволюцією в усіх сферах людської діяльності. Питання взаємодії комп’ютерними системами з навколишнім середовищем набуває особливої важливості та актуальності . Взаємодія комп’ютерних систем з оточуючим середовищем ставить складне завдання через те, що ці середовища часто виявляються надто складними і непередбачуваними. Різноманітні системи, які діють у нашому світі, потребують від комп’ютерів здатності швидко аналізувати ситуації, пристосовуватися до нових умов і взаємодіяти ефективно. Технології, що базуються на штучному інтелекті, стають ключовим інструментом у реалізації даної взаємодії, надаючи машинам можливість самостійного «бачення», аналізу та інтерпретації оточуючого світу. Вони відкривають нові горизонти у побудові систем, які здатні розпізнавати об’єкти, розуміти контекст їхньої появи та динаміку руху, а також адаптовуватися до стрімко змінюваних умов реальності. Об’єкт дослідження – методика та засіб яким можна виконати виявлення, трекінг об’єктів і прийняття рішень в управлінні модулем за допомоги штучного інтелекту Мета дипломної роботи – Програмний продукт який можна інтегрувати в систему модуля для управління спостереження та наведення на об’єкт. Метод дослідження - розробка системи штучного інтелекту та тренування нейронних мереж для штучного інтелекту, спрямованого на управління модулем пошуку, спостереження та наведення на ціль. Планується розробити штучний інтелект, який буде навчений ідентифікувати, відстежувати та приймати рішення стосовно цілей у динамічному середовищі. Цей ШІ буде здатен імітувати різні рівні складності та тактики поведінки залежно від сценаріїв використання.

Browse

Browsing Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти кафедри інженерії програмного забезпечення by Subject "artificial intelligence"