Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти кафедри комп’ютерних інформаційних технологій
Permanent URI for this collectionhttp://er.nau.edu.ua/handle/NAU/41614
Browse
Recent Submissions
Item Метод оптимізації процесів для ефективної цифрової трансформації підприємства(Національний авіаційний університет, 2024-12-16) Падєрін, Володимир ОлександровичЦифрова трансформація є невід'ємною частиною сучасного світу, впливаючи на всі сфери діяльності, включаючи освіту. Університети, як основні осередки формування знань і розвитку інновацій, стикаються з викликами, що вимагають перегляду традиційних підходів до організації освітніх, адміністративних та дослідницьких процесів. Зміни в ринкових умовах, швидкий розвиток технологій та глобалізація освітнього простору вимагають інтеграції цифрових рішень, здатних забезпечити ефективність, гнучкість і інноваційність. У даній роботі все дослідження та реалізація будуть робитися на прикладі університету. Цифрова трансформація університету передбачає комплексний підхід, спрямований на модернізацію бізнес-процесів за допомогою сучасних технологій, таких як системи управління навчанням, ERP-системи, CRM, BPM, інструменти аналітики даних, хмарні технології тощо. Основною метою цього процесу є автоматизація рутинних завдань, підвищення прозорості процесів, створення інноваційного освітнього середовища та забезпечення якості освітнього та наукового процесів. Результати цифрової трансформації не лише сприяють оптимізації внутрішніх операцій, але й дозволяють університетам адаптуватися до швидких змін у середовищі та залишатися конкурентоспроможними в умовах глобальної освітньої конкуренції. Наприклад, впровадження LMS забезпечує гнучкість у навчанні, дозволяючи організовувати дистанційні та змішані формати навчання. Хмарні технології надають можливість безпечного зберігання великих обсягів даних і забезпечують доступ до ресурсів незалежно від місця перебування. Інтеграція систем аналітики даних дозволяє ефективно оцінювати успішність студентів, планувати ресурси та приймати обґрунтовані рішення. Однак цифрова трансформація університету – це не лише впровадження технологій. Вона вимагає глибокого аналізу існуючих бізнес-процесів, визначення їх слабких сторін та точок оптимізації. Важливим етапом є формування стратегії трансформації, яка враховує потреби всіх стейкхолдерів: студентів, викладачів, адміністрації та партнерів університету. При цьому ключову роль відіграє розвиток цифрових компетенцій персоналу, що дозволяє ефективно використовувати нові інструменти. Методологічна база цієї роботи включає інтеграцію сучасних підходів до дослідження та оптимізації бізнес-процесів. Використання дизайн-мислення (Design Thinking) сприяє пошуку інноваційних рішень, орієнтованих на потреби користувачів. Agile забезпечує гнучке управління проектами, дозволяючи адаптуватися до змін і забезпечувати безперервне вдосконалення процесів. Lean фокусується на мінімізації втрат і максимізації цінності для користувачів. Business Process Management (BPM) надає інструменти для моделювання, аналізу та автоматизації процесів. Ця робота також досліджує роль автоматизації адміністративних процесів за допомогою ERP і CRM систем, які дозволяють інтегрувати дані, підвищити ефективність і прозорість управління. Крім того, аналізується вплив хмарних технологій і аналітичних платформ на забезпечення ефективності освітнього процесу та підтримку дослідницької діяльності. Особливу увагу приділено проблемам, з якими стикаються університети у процесі трансформації. Це включає обмеження фінансування, відсутність уніфікованих стандартів інтеграції систем, недостатню цифрову грамотність персоналу та вплив зовнішніх факторів, таких як перебої з інтернетом та електропостачанням через російсько-українську війну. У цьому контексті цифровізація розглядається не лише як спосіб покращення внутрішніх процесів, але й як інструмент підвищення стійкості університетів до зовнішніх викликів. Результати роботи спрямовані на створення теоретичної та практичної основи для реалізації цифрової трансформації в університетському середовищі, що сприятиме підвищенню конкурентоспроможності закладів вищої освіти, ефективності управління та якості освітнього процесу.Item Метод інтеграції бази даних з прогресивним вебзастосунком для динамічного оновлення контенту(Національний авіаційний університет, 2024-12-16) Пилипяк, Тарас ІгоровичУ сучасному цифровому світі ресторанний бізнес стикається з численними викликами, пов'язаними з управлінням обслуговування клієнтів і адаптацією до нових технологій. Клієнти сьогодні очікують швидкого доступу до інформації, зручних способів здійснення замовлень та інтерактивних рішень, які підвищують їхній загальний досвід. У зв'язку з цим інтеграція бази даних з прогресивним веб-додатком (PWA), таким як Angular, для створення динамічного ресторанного меню, відіграє важливу роль у цьому процесі. Цей звіт досліджує методи і технології, що використовуються для розробки та інтеграції системи, яка дозволяє ресторанам ефективно управляти своїм меню та взаємодіяти з клієнтами через сучасний веб-інтерфейс. Наукова новизна роботи полягає у застосуванні комплексного підходу до інтеграції прогресивних веб-додатків із сучасними базами даних у специфічному контексті ресторанного бізнесу. На відміну від традиційних веб-рішень, використання PWA забезпечило значно вищий рівень гнучкості та зручності для кінцевих користувачів. У роботі було вперше реалізовано синхронізацію кешованих даних із сервером після відновлення з'єднання у режимі реального часу, що є важливим для підтримки актуальності інформації. Окрім того, дослідження виявило потенціал застосування Angular 17 у створенні інтегрованих систем із Docker та Ngrx для підтримки складних бізнес-процесів. Такий підхід дозволив досягти високої стабільності додатка, незалежно від навантаження чи обмежень мережевого з'єднання. Основні аспекти інтеграції бази даних з веб-додатком на Angular для динамічного оновлення контенту ресторанного меню включають: - Використання Angular для побудови SPA: Angular надає потужні засоби для створення односторінкових додатків (SPA), які забезпечують швидкий інтерфейс користувача та ефективне управління сторінками. Це дозволяє значно зменшити час завантаження, що є критично важливим для ресторанів, де швидкість обслуговування має велике значення. Окрім того, Angular дозволяє реалізувати можливості для інтерактивного зворотного зв'язку, що підвищує залученість клієнтів. - Структура та організація бази даних: Використання реляційної бази даних для зберігання інформації про страви, їх опис, ціни та інші характеристики, що дозволяє забезпечити зручний доступ та оновлення даних. Окрім цього, правильна організація даних забезпечує простоту в управлінні й дозволяє легко виконувати запити для отримання актуальної інформації. Наприклад, при зміні цін або наявності страв система може автоматично оновлювати дані, зберігаючи їх актуальність. - Розробка API для взаємодії: Створення API, яке забезпечує зв'язок між клієнтською частиною (Angular) і серверною частиною, що дозволяє отримувати та оновлювати дані про меню в реальному часі. API виконує роль моста, що з'єднує різні компоненти системи, і забезпечує безпеку даних через механізми аутентифікації. Це дозволяє не лише оптимізувати обробку запитів, але й зменшує навантаження на сервер. - Динамічне відображення контенту: Можливості Angular для динамічного оновлення вмісту сторінок без перезавантаження дозволяють користувачам бачити актуальне меню та швидко здійснювати вибір страв. Це суттєво покращує користувацький досвід, оскільки дозволяє уникнути незручностей, пов'язаних з повним перезавантаженням сторінки. - Забезпечення безпеки даних: Використання сучасних практик безпеки для захисту інформації про клієнтів та ресторанне меню від несанкціонованого доступу та змін. Включення механізмів шифрування та контроль доступу є критично важливими для підтримки довіри клієнтів. - Заключні висновки та рекомендації: Важливість інтеграції баз даних з веб-додатками для покращення клієнтського сервісу та управлінських процесів у ресторанній галузі. Прогресивні веб-додатки (PWA) відіграють ключову роль у підвищенні ефективності і зручності використання ресторанними клієнтами. PWA поєднують в собі переваги веб-сайтів і нативних додатків, надаючи можливість встановлення на девайс і роботи без підключення до Інтернету. PWA для ресторанного меню на Angular дозволяє користувачам швидко завантажувати сторінки, отримувати сповіщення про актуалізації меню та зручно вибирати страви. Це рішення сприяє покращенню користувацького досвіду, збільшенню залученості клієнтів та забезпеченню надійності відображення інформації про меню навіть при обмеженому Інтернет-з'єднанні. Інтеграція PWA з базами даних відкриває нові можливості для аналізу даних, що дозволяє ресторанам адаптувати свої стратегії до змін у попиті. Використання аналітичних інструментів, які взаємодіють з API, дозволяє отримувати цінну інформацію про переваги клієнтів, що у свою чергу дозволяє точно налаштувати пропозиції та маркетинг. Це не лише підвищує рівень обслуговування, але й сприяє підвищенню лояльності клієнтів. Розробка такої інтерактивної системи стає ключовим елементом успіху у конкурентному середовищі ресторанного бізнесу. Цей звіт слугує основою для подальших досліджень і практичних застосувань у сфері розробки динамічних веб-додатків для ресторанного бізнесу, підкріплюючи значення інноваційних підходів до цифрової трансформації.Item Програмна система аналізу документів для автоматизації пошуку даних з використанням RAG(Національний авіаційний університет, 2024-12-16) Піцик, Єгор ВолодимировичУ сучасному світі, де інформація стала ключовим ресурсом, розвиток інформаційних технологій і програмної інженерії досяг такого рівня, що традиційні підходи до обробки даних вже не відповідають сучасним викликам. Щодня у світі генеруються величезні обсяги текстової інформації: це корпоративні документи, наукові статті, юридичні угоди, фінансові звіти, технічна документація, медичні записи тощо. Вирішення задач ефективного управління цими даними вимагає нових підходів та інструментів, які поєднують сучасні технології автоматизації та аналізу інформації. Одним із найбільш перспективних напрямків є розробка систем, що базуються на підході Retrieval-Augmented Generation (RAG). Ця методологія є унікальною комбінацією пошукових алгоритмів і генеративних моделей штучного інтелекту. Використання RAG дає можливість не лише витягувати з документів необхідні дані, але й генерувати нові тексти на основі отриманої інформації, що суттєво розширює функціональність традиційних пошукових систем. Система аналізу документів на основі RAG є особливо актуальною для вирішення завдань, пов’язаних із обробкою великих масивів інформації. Зростання цифровізації у бізнесі, науці, освіті, медицині та державному управлінні супроводжується зростанням попиту на інструменти, що можуть забезпечувати швидкий доступ до структурованих даних. У бізнес-середовищі це дозволяє підприємствам скоротити час на аналіз інформації, що є ключовим для прийняття управлінських рішень. Зокрема, компанії з великим обсягом вхідної документації можуть інтегрувати RAG-системи у свої робочі процеси для автоматизації рутинних завдань, таких як пошук релевантних записів, перевірка відповідності даних чи підготовка звітів. Наукові організації також виграють від використання таких систем. Наприклад, дослідники, які працюють із сотнями наукових статей або архівними документами, можуть значно прискорити свої роботи завдяки автоматизованому пошуку відповідної інформації. У медичній сфері системи RAG можуть допомогти у швидкому аналізі медичних записів, пошуку діагностичної інформації чи створенні рекомендацій на основі медичних протоколів. Крім того, системи аналізу документів з використанням RAG можуть бути корисними у державному секторі. Наприклад, державні установи, які працюють із великими обсягами юридичних, фінансових чи адміністративних документів, можуть використовувати ці системи для автоматизації обробки запитів громадян, підготовки аналітичних звітів чи перевірки відповідності документів законодавчим нормам. Унікальність підходу RAG полягає в тому, що він поєднує дві ключові функції: витягування даних (retrieval) і генерацію нового контенту (generation). Традиційні пошукові системи здатні знаходити інформацію, але не завжди забезпечують її релевантність або можливість адаптації до конкретного контексту. Генеративні моделі, у свою чергу, можуть створювати текст, але без доступу до зовнішніх баз даних вони обмежені лише внутрішніми знаннями моделі. RAG інтегрує ці підходи, дозволяючи використовувати силу сучасних пошукових алгоритмів разом із генеративними можливостями моделей штучного інтелекту. З технічної точки зору, RAG-системи використовують сучасні алгоритми обробки природної мови (NLP), які базуються на трансформерних архітектурах, таких як GPT чи BERT. Ці моделі здатні працювати з неструктурованими даними, такими як тексти, що робить їх універсальними для аналізу документів. Водночас, інтеграція баз даних і пошукових систем дозволяє забезпечити точний доступ до необхідної інформації у великих масивах даних. Використання технологій штучного інтелекту дозволяє системам RAG самонавчатися, тобто покращувати свою продуктивність з часом на основі нових даних, що поступають. Розробка системи аналізу документів з використанням RAG є надзвичайно перспективною областю, яка об’єднує новітні досягнення штучного інтелекту, машинного навчання та програмної інженерії для створення ефективних рішень, що відповідають викликам сучасного світу. Актуальність теми веб-застосунку для аналізу документів та автоматизація пошуку даних з використанням RAG користуються значним зростанням попиту на дані технології у IT галузі. Система аналізу документів та автоматизація пошуку даних з використанням RAG (Retrieval-Augmented Generation) є актуальною на сьогоднішній день через зростання обсягів інформації та документів, що вимагають швидкої і точної обробки. В умовах, коли бізнес і наука щодня генерують величезні масиви текстової інформації, автоматизація аналізу документів стає необхідною для підвищення ефективності процесів. Традиційні методи обробки не завжди здатні швидко й точно знаходити релевантну інформацію, що може призводити до втрати часу та ресурсів. Використання RAG дозволяє не тільки автоматично витягати потрібні дані, але й генерувати новий контент на основі вже існуючих даних, що є суттєвою перевагою в умовах швидко мінливого світу. Крім того, система сприяє покращенню якості пошукових результатів, оскільки поєднує можливості штучного інтелекту та сучасних методів машинного навчання для оптимізації роботи з текстовими даними. Це рішення дозволяє значно скоротити час на аналіз великого обсягу документів і забезпечує більш точні відповіді на запити користувачів. Також, автоматизація пошуку важливих даних мінімізує людський фактор, що знижує ймовірність помилок при роботі з інформацією. В контексті бізнесу це означає скорочення витрат і підвищення продуктивності, а в наукових дослідженнях — прискорення відкриття та досягнення нових результатів. RAG-системи є також корисними для державних установ, де важливо швидко обробляти великі обсяги юридичної та фінансової документації. Рішення на основі RAG допомагають ефективно організовувати інформацію та забезпечувати доступ до релевантних даних у потрібний час.Item Прототип інтелектуальної CRM-системи з використанням методів машинного навчання для аналізу поведінки клієнтів(Національний авіаційний університет, 2024-12-16) Радченко, Ілля ВікторовичCRM системи стали ключовою складовою для багатьох бізнесів, що займаються різними видами промисловостей. Вони надають можливість ефективно аналізувати та відстежувати дані щодо інформації про клієнтів, їх операцій та статистики. Сучасні технології та мови програмування забезпечують надійну та ефективну основу для реалізації функціональності вебсайту CRM-системи. PHP використовується для розробки серверної логіки та взаємодії з базою даних, що дозволяє ефективно обробляти великі обсяги даних клієнтів і транзакцій. Технології штучного інтелекту (AI) застосовуються для аналізу поведінки клієнтів, надаючи можливість глибшого розуміння потреб користувачів і підвищення ефективності взаємодії з ними [1]. Вебсайт CRM-системи для аналізу поведінки клієнтів надає різноманітні функціональні можливості, включаючи: - збереження та оновлення інформації про клієнтів: включаючи їх контактні дані, історію покупок, уподобання та поведінкові дані.ведення аудиту деталей: реєстрація, відстеження, аналіз даних про якість та стан деталей, проведення технічних перевірок та вимог щодо безпеки. - сегментація клієнтів та аналіз поведінки: використання алгоритмів машинного навчання для кластеризації клієнтів за поведінковими ознаками, аналіз уподобань та прогнозування ймовірності майбутніх покупок. - аналітика та генерація звітів: створення звітів на основі зібраних даних про поведінку клієнтів, аналіз результатів прогнозування та надання рекомендацій для персоналізованих пропозицій. - колаборація: інструменти для спільної роботи, обміну повідомленнями та спільного обговорення стратегії взаємодії з клієнтами на основі отриманих даних і результатів аналізу. Вебсайт CRM-системи для аналізу поведінки клієнтів є ефективним інструментом для оптимізації взаємодії з клієнтами та підвищення якості обслуговування. Він надає можливість організаціям точно відстежувати інформацію про клієнтів, ідентифікувати потенційні потреби та тенденції, а також забезпечує швидкий доступ до аналітичних даних, необхідних для прийняття стратегічних рішень. Використання технологій PHP та AI дозволяє створити надійну та багатофункціональну CRM-систему, яка задовольняє вимоги сучасного бізнесу щодо аналізу поведінки клієнтів. Актуальність теми кваліфікаційної роботи " Прототип інтелектуальної CRM-системи з використанням методів машинного навчання для аналізу поведінки клієнтів " обумовлена зростаючою потребою у більш ефективному управлінні й аналізі даних користувачів. У сучасному бізнес-середовищі, де обсяги інформації про клієнтів стрімко зростають, компанії потребують інструментів для глибокого розуміння поведінки користувачів, підвищення персоналізації послуг і покращення клієнтського досвіду. Використання технологій PHP для серверної частини та AI для аналітики дозволяє створити надійну та функціональну CRM-систему, що відповідає потребам бізнесів у гнучкому та продуктивному управлінні даними, забезпечуючи стабільність та ефективність взаємодії з клієнтами в умовах динамічних ринкових змін.Item Програмний модуль мобільного застосунку для безпечних механізмів автентифікації(Національний авіаційний університет, 2024-12-16) Тарасенко, Тарас ВолодимировичУ світі, де кожен день збільшується кількість даних, потреба в ефективній та надійній роботі з базами даних стає все більш актуальною. Бази даних – це невід'ємна складова більшості інформаційних систем, що дозволяє зберігати, оновлювати та отримувати дані зі значними швидкостями та ефективністю. За допомогою баз даних можна зберігати різноманітну інформацію, від текстових документів до зображень та відео. Одним із інструментів для роботи з базами даних є програмне забезпечення, яке дозволяє зберігати, оновлювати та отримувати дані з бази даних. Однак, розробка програмного забезпечення для безпечної автентифікації потребує вмінь та знань з програмування, а також розуміння архітектури та принципів роботи з сторонніми сервісами. У зв'язку з цим, ця робота присвячена розробці програмного забезпечення для роботи з сервісами автентифікацій від Google та Facebook мовою програмування Dart. У цій роботі ми досліджуємо поняття автентифікації та їх різноманітні варіанти. Особливу увагу буде приділено аналізу роботи, інтегрування систем та загальним рекомендаціям. Також будуть розглянуті особливості мови програмування Dart та її інструментарію для роботи з автентифікацією. На підставі досліджень та аналізу ми дізнаємось про всі правила безпечної автентифікації, роботи з даними користувача і розробимо його архітектуру. Після цього розробимо застосунок, використовуючи всі набуті знання, та прописані вимоги, задокументуємо цей застосунок та складемо детальний опис та демонстрацію розробленого програмного забезпечення.Item Метод проектування та адміністрування мереж середніх розмірів за допомогою Cisco Packet Tracer(Національний авіаційний університет, 2024-12-16) Черніцький, Едуард ВладиславовичЗ розвитком інформаційних технологій та їхнього впливу на робочі процеси, проектування та ефективна організація локальних комп'ютерних мереж в офісному середовищі стає важливим аспектом сучасного бізнесу. Ця тема дозволяє дослідити найкращі практики та вивчити стратегії для оптимізації інфраструктури офісної мережі, що сприятиме зручності роботи, підвищенню продуктивності та забезпечить високий рівень безпеки та стабільності, і складно сьогодні знайти сферу діяльності людини, яка б не потребувала використання комп’ютерних мереж. Науково-дослідні, виробничі, торговельні, фінансові, консультаційні, освітні та адміністративні установи; міжнародні корпорації та малий бізнес, – усі ці та багато інших підприємств для своєї діяльності потребують надійної та ефективної роботи комп’ютерних мереж. Cвоєю чергою, комп’ютерна мережа, навіть локальна, є надзвичайно складною системою. Розробники мережевого обладнання та програмного забезпечення, а також мережеві адміністратори докладають багато зусиль, щоб зробити роботу в мережі легкою, налаштування прозорим та дати змогу комфортно працювати з мережевими технологіями користувачеві з мінімальним рівнем підготовки. Проте, розглянувши за допомогою спеціального інструментарію роботу мережі зсередини, можна пересвідчитись у складності та багатогранності процесів, що забезпечують її працездатність. Відповідно проектування, впровадження та підтримка комп’ютерних мереж потребує спеціальних знань та практичної підготовки. Ситуація ускладнюється тим, що існує велике розмаїття мережевого обладнання та протоколів, а самі мережеві технології змінюються та вдосконалюються надзвичайно швидко. Буквально щодня можна знайти повідомлення чи то про появу мережевих пристроїв з покращеними характеристиками, чи то про розширення можливостей певних протоколів чи появу нових версій інструментарію для моніторингу мереж та їх дослідження. Щоб грамотно скористатись цими несистематизованими фактами, необхідно мати знання, що уможливлюють сприймати мережу не як сукупність розрізнених об’єктів, процесів та даних, а як систему з певним набором підсистем і елементів, структурою зв’язків та правил їх взаємодії. Ефективна і надійна мережева інфраструктура є основою для забезпечення швидкого і безперебійного обміну даними, доступу до ресурсів, а також забезпечення безпеки та захисту інформації. В умовах стрімкого темпу технологічного розвитку, зростаючих вимог до мережевих сервісів і заходів забезпечення безпеки, професіонали в галузі мережевих технологій зобов'язані постійно вдосконалювати свої знання і вміння, використовуючи сучасні інструменти і технології. Кваліфікаційна робота зосереджена на використанні Cisco Packet Tracer як інструменту для моделювання і тестування мережевих конфігурацій. Розглядаються різні аспекти проектування мереж, оптимізації їхньої ефективності та забезпечення їхньої безпеки, досліджуючи сучасні методики і технологічні рішення, що дозволяють досягти оптимальних результатів у реальних умовах експлуатації. Особливо важливою є роль мереж, які обслуговують організації та підприємства з невеликими і середніми потребами у зв'язку. Дослідження методів їх проектування, налаштування та адміністрування має вагоме значення для забезпечення оптимальної працездатності та безпеки цих мереж. Мережа дозволяє об'єднати різні інформаційні системи, автоматизувати робочі процеси, забезпечити безперебійний обмін даними між користувачами та підрозділами, а також інтегрувати різні ресурси для досягнення високої продуктивності бізнесу. Середні підприємства, як правило, мають складні інфраструктури, що включають в себе сервери, робочі станції, системи безпеки та комунікації, які необхідно коректно інтегрувати та обслуговувати. Однією з важливих задач, що постає перед фахівцями з інформаційних технологій, є проектування та налаштування мережі. Це завдання включає в себе не тільки вибір відповідного обладнання, але й оптимальне планування структури мережі, розподіл IP-адрес, налаштування маршрутизації, забезпечення безпеки даних і стабільної роботи мережевих ресурсів. Для того, щоб спростити цей процес і знизити ризики помилок під час впровадження мережевих рішень, використовуються спеціальні програмні засоби для моделювання і симуляції роботи мережі. Таким засобом є Cisco Packet Tracer – популярна платформа для симуляції мережевих рішень, що дозволяє проектувати та тестувати мережі до їх фактичного впровадження. Вона є універсальним інструментом для вивчення основ мережевої інженерії, а також для проектування мереж будь-якого масштабу, включаючи середні підприємства. Cisco Packet Tracer дає можливість не тільки змоделювати роботу реальної мережі, але й тестувати різні сценарії її функціонування в умовах віртуального середовища, що дозволяє зменшити ризики при впровадженні мережевих рішень на практиці.Item Програмна система електронного голосування на основі криптографічної схеми "сліпого підпису" і біометричної автентифікації(Національний авіаційний університет, 2024-12-16) Швець, Артем СергійовичВ умовах інформатизації суспільства та постійного розвитку інформаційних технологій, питання забезпечення довіри, безпеки та конфіденційності в електронному голосуванні стали надзвичайно актуальними. Система електронного голосування (ЕГ) має потенціал суттєво спростити процес участі громадян у виборчих процедурах, одночасно підвищуючи рівень їх залученості. Проте, впровадження таких технологій пов'язане з низкою ризиків, які можуть загрожувати як коректності голосування, так і захисту особистих даних виборців. Криптографічні методи, зокрема схема "сліпого підпису", пропонують нові можливості для забезпечення анонімності виборців та запобігання фальсифікаціям. Суть даної схеми полягає у створенні підпису на документі, не розкриваючи його змісту. Це забезпечує можливість перевірки справжності голосу без його ідентифікації, що є критично важливим аспектом у контексті демократичних виборів. Окрім цього, біометрична автентифікація стає важливим інструментом, що дозволяє ідентифікувати виборців шляхом використання унікальних біометричних даних, таких як відбитки пальців, голос, обличчя тощо. Це не лише підвищує рівень безпеки системи, але й жанрує зручність для користувачів. У рамках даної магістерської роботи буде проаналізовано переваги та недоліки використання схем "сліпого підпису" в електронному голосуванні, а також розглянуто сучасні підходи до біометричної автентифікації у контексті електронних виборів. Розгортання та інтеграція цих технологій, з одного боку, відкривають нові горизонти для електронного голосування, з іншого – ставлять перед суспільством важливі етичні та правові виклики. Метою даної роботи є розробка концептуальної моделі системи електронного голосування, яка використовує методологію "сліпого підпису" в комбінації з біометричною автентифікацією, а також оцінка її ефективності і безпеки. У ході дослідження буде проведено огляд існуючих систем електронного голосування, вивчення наявного досвіду міжнародної практики, а також аналіз нормативно-правової бази, що регулює цю сферу. Завершення дослідження наддасть можливість для визначення найбільш оптимальних рішень у розробці безпечних, прозорих і надійних електронних систем голосування, що відповідають сучасним вимогам демократичних процесів. Важливо, що результати роботи можуть стати основою для подальших удосконалень у сфері електронного голосування, що, в свою чергу, сприятиме підвищенню довіри громадськості до виборчих систем та їхній ефективності. У процесі написання роботи будуть розглянуті теоретичні аспекти, практичні приклади реалізації, а також можливості подальшого розвитку систем електронного голосування в Україні та світі, що дозволить сформулювати цінні рекомендації для політичних і державних структур.Item Візуалізації та симуляції освітлення в реальному часі для інтерактивних 3D додатків(Національний авіаційний університет, 2024-12-16) Шевченко, Артур СергійовичІнтерактивні 3D-додатки є однією з найважливіших складових сучасної комп’ютерної графіки. Вони знаходять застосування у багатьох галузях, таких як ігрова індустрія, архітектурна візуалізація, кінематографія, навчальні симуляції, віртуальна і доповнена реальність. Попит на такі технології постійно зростає завдяки їхній здатності створювати захопливі візуальні ефекти та інтерактивні середовища, що занурюють користувача в новий досвід. Одним із ключових факторів, що визначає якість та реалістичність таких додатків, є освітлення. Реалістична симуляція освітлення забезпечує правильне відображення взаємодії світла з об'єктами сцени, створюючи ефект присутності та занурення. Технології, такі як Ray Tracing і Path Tracing, дозволяють досягти фізично коректного рендерингу, який відображає складні взаємодії між світлом, поверхнями і матеріалами. Традиційно ці методи використовувалися у кінематографі та статичних рендерах через їх високу обчислювальну складність. Однак завдяки сучасним графічним рушіям (наприклад, Unreal Engine, Unity) та апаратним технологіям (NVIDIA RTX, AMD Radeon), стало можливим застосування цих алгоритмів для інтерактивних 3D-додатків у реальному часі. Незважаючи на це, симуляція освітлення в реальному часі залишається складним завданням. Вона вимагає забезпечення балансу між якістю зображення, продуктивністю системи та обмеженнями апаратного забезпечення. Наприклад, інтеграція алгоритмів глобального освітлення часто призводить до значного навантаження на GPU, що потребує ефективних рішень для оптимізації. Крім того, різні сценарії використання (ігри, архітектурна візуалізація, VR/AR) мають власні унікальні вимоги до освітлення, що ускладнює уніфікацію методів. Сучасні дослідження в галузі комп'ютерної графіки спрямовані на розробку нових алгоритмів та вдосконалення існуючих методів, які дозволяють інтегрувати реалістичне освітлення у реальному часі з високою продуктивністю. У цьому контексті важливим завданням є створення 9 прототипів, що демонструють потенціал нових технологій для симуляції освітлення в інтерактивних 3D-середовищах. Дана робота спрямована на вирішення цієї проблеми шляхом розробки інтерактивної сцени, яка використовує сучасні підходи до симуляції освітлення. Результати дослідження можуть бути корисними для широкого кола додатків: від відеоігор до інженерних та освітніх симуляцій, забезпечуючи покращення якості контенту та підвищення користувацького досвіду.Item Метод сентиментального аналізу вебфоруму за допомогою нейронної мережі(Національний авіаційний університет, 2024-12-16) Шилкін, Дмитро ВадимовичСентиментальний аналіз тексту, або аналіз тональності, є однією з ключових технологій обробки природної мови (NLP), яка дозволяє визначати емоційне забарвлення текстових даних. Ця технологія відіграє важливу роль у сучасному цифровому світі, оскільки кількість текстових даних, створених користувачами в інтернеті, зростає з кожним днем. Соціальні мережі, форуми, блоги та інші платформи генерують величезну кількість даних, які можуть бути використані для вивчення громадської думки, моніторингу популярності брендів або аналізу реакцій на ті чи інші події. Мета кваліфікаційної роботи – дослідження методології проведення комплексного аналізу громадської думки на прикладі персонажів серіалу «The Boys» користувачами Reddit шляхом проведення сентиментального аналізу коментарів. Об'єкт дослідження – процес аналізу тональності текстових даних у соціальних мережах. Предмет дослідження – сентиментальний аналіз коментарів користувачів субреддіту r/TheBoys щодо персонажів серіалу. Методи дослідження – мова програмування Python, платформа Google Colab, бібліотека Pandas, модель машинного навчання TweetNLP. Практичне значення отриманих результатів – результати кваліфікаційної роботи рекомендується використовувати для аналізу громадського сприйняття будь-яких сутностей в мережі Інтернет, для маркетингових та соціальних досліджень. Наукова новизна отриманих результатів – Наукова новизна магістерської роботи полягає в розробці і застосуванні комплексного підходу до аналізу тональності текстових даних, що поєднує сучасні методи обробки природної мови з урахуванням специфіки коротких текстів із соціальних мереж. Запропонована методологія включає створення словників альтернативних імен персонажів, що дозволяє фільтрувати коментарі для проведення точного аналізу, виключаючи вплив згадок інших героїв. Це дозволяє виявляти тональність текстів, спрямовану виключно на обраного персонажа/сутність. Використання нейронних мереж для аналізу тональності відкриває нові можливості для автоматизації та підвищення точності цього процесу. На відміну від традиційних методів, які базуються на лексичних словниках або правилах, нейронні мережі здатні самостійно навчатися складним закономірностям у даних, що дозволяє враховувати контекст та уникати багатьох типових помилок. Зокрема, моделі, створені для роботи з короткими текстами, такими як твіти чи коментарі, вже демонструють високу ефективність і використовуються в багатьох сферах. Сентиментальний аналіз має широке застосування в різних галузях, таких як маркетинг, медіа, політика та інші. Його застосування дозволяє компаніям та організаціям отримувати цінну інформацію, що допомагає у прийнятті стратегічних рішень. Маркетинг: У сфері маркетингу сентиментальний аналіз дозволяє компаніям оцінювати ставлення споживачів до своїх продуктів чи брендів. Наприклад, аналіз відгуків клієнтів або обговорень у соціальних мережах може допомогти виявити сильні та слабкі сторони продуктів, визначити задоволеність клієнтів та швидко реагувати на негативні відгуки. Це сприяє покращенню продукції, підвищенню рівня обслуговування та загальному задоволенню клієнтів. Медіа: У медіа-індустрії сентиментальний аналіз допомагає редакторам та журналістам розуміти реакції аудиторії на різні матеріали. Наприклад, оцінка настроїв у коментарях до новин або відгуках на телевізійні шоу дозволяє коригувати контент, роблячи його більш привабливим для глядачів. Це також допомагає у прийнятті рішень щодо того, які теми висвітлювати більше, а які — менше. Політика: У політичній сфері сентиментальний аналіз використовується для моніторингу громадської думки щодо політичних фігур, партій чи політичних рішень. Аналіз коментарів у соціальних мережах, блогах та форумах допомагає політикам та аналітикам розуміти настрої виборців, прогнозувати результати виборів та коригувати передвиборчі стратегії. Дана робота присвячена проведенню сентиментального аналізу коментарів з субреддіту r/TheBoys, популярної платформи, де користувачі активно обговорюють події серіалу та його персонажів. Головною метою роботи є дослідження сприйняття кожного окремого персонажа серіалу користувачами. Для досягнення цієї мети було обрано сучасні технології, включаючи мову програмування Python, інструмент Google Colab, бібліотеку Pandas для роботи з даними та модель TweetNLP, спеціалізовану на аналізі текстів у соціальних мережах. Вибір субреддіту r/TheBoys як джерела даних обумовлений його активністю та тематичністю. Reddit є однією з найбільших соціальних платформ, яка об’єднує аудиторію за інтересами. Зокрема, користувачі цього субреддіту часто обговорюють сюжетні лінії, розвиток персонажів, їхні вчинки та інші аспекти серіалу, що робить його ідеальним місцем для збору релевантних даних. Процес аналізу включає декілька ключових етапів: збір даних, їх попередню обробку, створення словників альтернативних імен персонажів, відбір даних, які стосуються окремих героїв, і, власне, аналіз тональності. Google Colab є ключовим інструментом у цьому проєкті, оскільки забезпечує хмарне середовище для виконання Python-коду з підтримкою GPU та TPU. Він дозволяє зручно працювати з даними через інтеграцію з Google Drive, а також надає інтуїтивно зрозумілий інтерфейс для організації роботи у вигляді блокнотів із текстовими поясненнями та візуалізаціями. Python обрано за його гнучкість та широкий вибір бібліотек для обробки даних і машинного навчання. Вбудовані інструменти забезпечують обробку великих обсягів даних, їх структурування, аналіз і візуалізацію. Бібліотека Pandas є ключовим інструментом для роботи з табличними даними. Вона дозволяє структурувати коментарі у вигляді датафреймів, де кожен запис містить важливу інформацію: текст коментаря, ідентифікатор користувача, дату публікації, а також мітки тональності після аналізу. Pandas забезпечує широкий функціонал для фільтрації, сортування, групування даних, а також для виконання складних обчислень, таких як визначення частоти згадувань персонажів чи оцінка динаміки настроїв протягом певного періоду. Для аналізу тональності використовується модель TweetNLP, оптимізована для коротких текстів із соціальних мереж. Завдяки трансформерам ця модель враховує контекст, сленг і специфіку текстів, забезпечуючи точну класифікацію коментарів за тональністю. Усі ці інструменти працюють у поєднанні для автоматизації аналізу та отримання глибоких і точних результатів. Результати роботи дозволять оцінити, як сприймаються окремі персонажі серіалу аудиторією, які з них викликають найбільше позитивних чи негативних емоцій, а також які аспекти сюжету викликають найбільший резонанс.Item Автоматизація бізнес-процесів на основі синхронізації даних кадрових операцій на підприємстві(Національний авіаційний університет, 2024-12-16) Шостаківський, Олександр ОлександровичУ сучасних умовах глобальної цифровізації всі сектори економіки зазнають істотних трансформацій. Ці зміни особливо помітні у сфері управління підприємствами, де використання сучасних інформаційних технологій є запорукою конкурентоспроможності, ефективності та стабільності бізнесу. У цьому контексті автоматизація кадрових операцій займає особливе місце, оскільки саме ефективне управління персоналом значною мірою впливає на продуктивність роботи компанії, її репутацію та економічні показники. Для великих підприємств, таких як аграрні холдинги, з чисельністю персоналу понад тисячу осіб, кадрові операції стають ключовим викликом. Масштабні обсяги даних, які стосуються робочого часу, нарахування заробітної плати, відпусток, лікарняних та інших аспектів, потребують оперативної обробки, точності та прозорості. Відсутність автоматизації у цих процесах може призводити до таких негативних наслідків, як затримки у прийнятті рішень, помилки в обліку кадрів, зростання операційних витрат та навіть конфлікти у колективі. Україна, як країна з розвиненим аграрним сектором, потребує новітніх рішень у сфері управління кадровими процесами. Зростання ринкових викликів, таких як глобальна конкуренція, нестабільність економічного середовища та динаміка попиту на аграрну продукцію, робить автоматизацію кадрових операцій не просто бажаною, а стратегічно важливою. Інтеграція сучасних систем, таких як BAS ERP, із корпоративними веб-порталами може забезпечити підприємствам значний прорив у підвищенні ефективності. Таким чином, актуальність теми кваліфікаційної роботи є значною як для окремого підприємства, так і для загального розвитку аграрного сектору України. Вона дозволяє дослідити, як автоматизація кадрових операцій може стати важливим елементом успішної цифрової трансформації підприємств. Мета дослідження полягає у розробці інтегрованої системи автоматизації кадрових операцій на основі сучасних технологій, яка підвищить ефективність управління персоналом на великому підприємстві. Для досягнення мети поставлено такі завдання кваліфікаційної роботи: − Проаналізувати сучасні підходи до автоматизації кадрових процесів, їх переваги та обмеження. − Дослідити особливості використання BAS ERP у великих підприємствах. − Розробити технічне завдання для створення модуля автоматизації кадрових операцій. − Побудувати діаграми бізнес-процесів та архітектуру системи автоматизації. − Реалізувати запропоновану систему, протестувати її функціональність та оцінити ефективність. − Визначити економічний ефект від впровадження автоматизації та її вплив на конкурентоспроможність підприємства. Об’єктом дослідження є кадрові операції на великому аграрному підприємстві. Предметом дослідження є технології автоматизації кадрових процесів з використанням сучасних інформаційних систем. Методи дослідження – системний аналіз, моделювання, порівняльний аналіз, емпіричний підхід, економічний аналіз. Наукова новизна роботи полягає у розробці інтегрованої системи автоматизації кадрових операцій, яка поєднує можливості BAS ERP та сучасної веб-платформи Yii2. Запропонована система враховує специфіку великих аграрних підприємств, зокрема сезонний характер робіт, необхідність обліку великого обсягу змінних даних та інтеграцію з корпоративним порталом для забезпечення доступності та прозорості даних.Item Інтелектуальна система аналізу мережевого трафіку(Національний авіаційний університет, 2024-12-16) Галкіна, Марія ВалеріївнаУ сучасному світі стрімкий розвиток інформаційних технологій і збільшення мережевого трафіку створюють нові виклики в області інформаційної безпеки. Кіберзагрози стають все більш досконалими, і необхідно впроваджувати ефективні системи для аналізу та виявлення аномалій у мережевих даних. Традиційні підходи, засновані на статичних правилах і підписах, не завжди адекватно реагують на нові типи атак або швидкі зміни в архітектурі мережі. В останні роки активно розвиваються методи аналізу мережевого трафіку, засновані на інтелектуальних алгоритмах, таких як машинне навчання і штучний інтелект. Використання таких технологій значно підвищує точність і швидкість виявлення аномалій, забезпечує адаптацію до нових загроз і підвищує рівень захисту корпоративних систем. Метою дослідження є розробка інтелектуальних систем аналізу мережевого трафіку, які виявляють потенційні загрози, аналізують поведінку користувачів і попереджають про можливі кіберінциденти. Основна увага буде приділена впровадженню інноваційних алгоритмів і створенню системної архітектури, що відповідає останнім вимогам до продуктивності, масштабованості та інтеграції.Item Чат-бот на основі штучного інтелекту для рекомендацій новин користувачеві(Національний авіаційний університет, 2024-12-16) Гочачко, Сергій МиколайовичРозвиток технологій штучного інтелекту та машинного навчання відкриває нові можливості для персоналізації контенту та взаємодії з користувачами. Чат-боти на основі штучного інтелекту стають все більш досконалими інструментами для забезпечення індивідуального підходу до кожного користувача. Сучасні технології дозволяють створювати чат-боти, які можуть не лише вести діалог з користувачем природною мовою, але й аналізувати його вподобання, історію взаємодії та контекст спілкування. Такі системи здатні враховувати множину факторів при формуванні персоналізованих рекомендацій новинного контенту, включаючи тематичні інтереси, час доби, локацію користувача та актуальність інформації. Актуальність. Розробка та впровадження чат-ботів на основі штучного інтелекту для рекомендації новин є надзвичайно актуальною в контексті сучасних тенденцій розвитку інформаційного суспільства. В умовах постійного збільшення обсягів інформації та диверсифікації джерел новин, користувачі потребують ефективних інструментів для фільтрації та персоналізації контенту. Інтелектуальні чат-боти здатні не лише автоматизувати процес взаємодії з користувачем, але й забезпечити якісно новий рівень персоналізації рекомендацій на основі аналізу поведінкових патернів та преференцій користувача. Особливої актуальності набуває використання чат-ботів для рекомендації новин в умовах зростання попиту на оперативну та релевантну інформацію. Сучасні користувачі прагнуть отримувати персоналізований контент, який відповідає їхнім інтересам та потребам, при цьому важливим фактором є швидкість та зручність доступу до інформації. Інтеграція технологій штучного інтелекту в системи рекомендації новин дозволяє створити адаптивні рішення, які здатні навчатися та вдосконалювати якість рекомендацій на основі аналізу взаємодії з користувачем.Item Система виявлення аномалій у кібербезпеці на основі штучного інтелекту(Національний авіаційний університет, 2024-12-16) Головченко, Максим ВіталійовичУ сучасному цифровому світі кіберзагрози стають дедалі складнішими та вимагають від компаній ефективних рішень для захисту даних. Одним із ключових викликів є виявлення аномалій у системах безпеки, які можуть сигналізувати про потенційні кібератаки або порушення. Традиційні методи аналізу, що базуються на визначених правилах, часто виявляються недостатньо гнучкими для виявлення нових типів загроз. У зв'язку з цим використання методів штучного інтелекту (ШІ) стає ключовим інструментом для підвищення ефективності систем кібербезпеки. Мета цієї роботи — дослідити системи виявлення аномалій у кібербезпеці, що використовує методи штучного інтелекту. Основними завданнями є аналіз предметної області, визначення вимог до системи, розробка прототипу та його тестування. Результати дослідження можуть бути використані для вдосконалення систем моніторингу безпеки в різних галузях. Сфера кібербезпеки стрімко розвивається через зростання кількості атак, пов'язаних із крадіжкою даних, порушенням роботи систем або зловживанням довірою користувачів. Традиційні методи виявлення, які базуються на сигнатурному аналізі, часто виявляються неефективними у випадках, коли зловмисники використовують нові техніки атак. Це створює потребу в адаптивних і інтелектуальних системах, які можуть навчатися на основі зібраних даних.Item Метод оптимізації алгоритмів сортування для великих наборів даних(Національний авіаційний університет, 2024-12-16) Грицак, Богдан ЯрославовичСучасна епоха характеризується стрімким зростанням обсягів даних, які потребують обробки та аналізу. Зокрема, у сфері обчислювальної техніки, великих даних та машинного навчання, сортування є фундаментальною задачею. Традиційні алгоритми сортування, такі як сортування бульбашкою чи швидке сортування, не завжди здатні ефективно справлятися з масивами даних, які перевищують доступні обчислювальні ресурси. Це створює потребу у дослідженні нових підходів до оптимізації алгоритмів, здатних обробляти великі набори даних швидко, точно та з мінімальними витратами ресурсів. Актуальність даної роботи зумовлена збільшенням ролі великих даних у сучасному суспільстві та бізнесі. Застосування великих даних у науці, економіці та технологіях вимагає ефективних способів обробки інформації. Проте традиційні методи часто не враховують обмеження пам’яті, значні витрати на введення/виведення даних та складність паралельних обчислень. Вивчення методів оптимізації алгоритмів сортування, таких як паралельні обчислення або використання інструментів MapReduce, дозволяє вирішити ці проблеми, надаючи нові підходи до обробки великих обсягів інформації. Метою роботи є розробка та аналіз методу оптимізації алгоритмів сортування для великих наборів даних, який забезпечить високу продуктивність, оптимальне використання обчислювальних ресурсів та мінімізацію часу обробки. Основну увагу зосереджено на адаптації алгоритмів до середовищ, що використовують розподілені обчислення, а також на впровадженні практичних рішень для підвищення їхньої ефективності. Об’єктом дослідження виступає процес сортування великих наборів даних, а предметом — методи і засоби оптимізації алгоритмів сортування, що спрямовані на підвищення їхньої продуктивності. Для досягнення мети використано такі методи дослідження: логічний і алгоритмічний аналіз, порівняння різних алгоритмів сортування, моделювання процесів оптимізації та симуляція роботи алгоритмів у середовищах великих даних. У роботі вперше запропоновано метод оптимізації сортування великих даних на основі адаптації традиційних алгоритмів до розподілених обчислень із використанням MapReduce. Запропоновані рішення допоможуть зменшити вплив I/O-операцій, оптимізувати процес обробки в паралельному середовищі та покращити балансування навантаження між вузлами кластеру, що має практичне значення для обробки великих даних у різних галузях — від аналізу фінансових потоків до розробки систем штучного інтелекту. Реалізація методу оптимізації алгоритмів сортування сприятиме зниженню витрат на обчислювальні ресурси та підвищенню швидкості обробки даних.Item Оптичний трекінг об'єктів з використанням машинного навчання(Національний авіаційний університет, 2024-12-16) Доплатюк, Максим ВікторовичСистеми комп'ютерного зору стали ключовим елементом сучасних технологій завдяки активному розвитку способів обробки зображень, глибокого навчання та збільшенню оброблювальної здатності. Вони надають змогу машинам і пристроям "бачити" та аналізувати навколишнє середовище і приймати рішення на основі здобутих даних, що створює унікальні можливості для автоматизації, підвищення ефективності та безпеки. Однією з найпотенційніших технологій у цій сфері є оптичний трекінг об'єктів – метод, що дозволяє у реальному часі відстежувати місцезнаходження та траєкторію руху об'єктів у відеопотоці або наборі кадрів. Технології трекінгу стали основою багатьох сучасних підходів, які змінюють світ, відкриваючи нові перспективи в різних галузях. Наприклад, у транспортному секторі ці системи гарантують стабільну роботу автономних транспортних засобів. Завдяки точному розпізнаванню й відстеженню інших автомобілів, пішоходів або перешкод автономні транспортні засоби можуть приймати рішення миттєво, знижуючи ризик ДТП. Інструменти відстежування також допомагають оптимізувати рух транспортних засобів, зменшувати затори та сприяти створенню "розумних міст", де транспортна інфраструктура працює як єдина злагоджена структура. У області безпеки оптичний трекінг має критично важливе значення. Системи автоматизованого відеоспостереження з функцією трекінгу дозволяють ефективно відстежувати рух об'єктів і виявляти потенційні загрози в режимі онлайн. Це гарантує високий рівень захисту важливих об'єктів, громадських місць та приватної власності. Завдяки можливості покриття великих площ і точному аналізу даних ці технології значно підвищують ефективність роботи служб охорони та швидкість реагування на надзвичайні ситуації. У спортивному напрямку трекінг відкриває нові можливості для оцінки та покращення. Ці технології дозволяють відстежувати рухи спортсменів, аналізувати тактичні схеми гри та оцінювати їхню ефективність. Наприклад, у футболі трекінг використовуються для аналізу сильних і слабких сторін команди, для розробки стратегії гри та покращування індивідуальної техніки гравців. Дані, отримані за допомогою трекінгу, стають базою для розробки персональних тренувальних програм, що сприяє досягненню високих спортивних результатів. Медицина також активно використовує технології трекінгу для підвищення точності діагностики та лікування. У хірургії, зокрема в нейрохірургії, трекінг дозволяє відстежувати рухи інструментів під час складних операцій, мінімізуючи ризик помилок. У реабілітації ці системи допомагають лікарям оцінювати рухові функції пацієнтів, створювати індивідуальні програми відновлення та моніторити прогрес. Також трекінг широко використовується для аналізу ходи пацієнтів, діагностики неврологічних розладів та контролю точності рухів під час терапії [1]. Особливе місце серед застосувань оптичного трекінгу займають безпілотні літальні апарати (БПЛА). Завдяки цій технології БПЛА можуть ефективно виконувати широкий спектр завдань, зокрема моніторинг територій, пошуково рятувальні операції, супровід об'єктів, уникнення зіткнень та спостереження за динамічними подіями. В умовах складної місцевості, обмеженої видимості або змінного освітлення трекінг забезпечує стабільну роботу дронів. Це робить їх незамінними у військовій сфері, сільському господарстві, логістиці та багатьох інших галузях. Оптичний трекінг перетворився на потужний інструмент для вирішення складних завдань, що охоплюють широкий спектр застосувань. Його впровадження сприяє підвищенню точності, продуктивності та безпеки в різних галузях. Подальший розвиток цієї технології дозволить адаптувати її до нових викликів, розширити можливості та зробити її доступною для ще більшої кількості завдань, сприяючи інноваціям у багатьох сферах життя. Актуальність дослідження зумовлена стрімким розвитком технологій машинного зору, які відіграють ключову роль у сучасних інформаційних системах у різних сферах діяльності, включаючи транспорт, виробництво, охорону довкілля та безпеку. Особливу увагу приділено удосконаленню методів трекінгу об'єктів, що є критично важливими для автоматизованих систем. Системи моніторингу, пошуково-рятувальних операцій, супроводу об'єктів або уникнення зіткнень є важливими компонентами сучасних технологій. Забезпечення точної роботи таких систем стикається з численними викликами, включаючи високу динаміку руху, нестабільні умови освітлення та обмежені обчислювальні ресурси. Впровадження методів машинного навчання, зокрема алгоритмів на основі нейронних мереж, відкриває нові можливості для вирішення цих проблем і підвищення точності та надійності трекінгу.Item Методи обробки природної мови для аналізу емоцій у тексті(Національний авіаційний університет, 2024-12-16) Дроботун, Володимир ОлександровичКоментарі користувачів є джерелом унікальної та цінної інформації, яка може бути використана для різноманітних цілей: від аналізу громадської думки до прогнозування ринкових трендів. Вони відображають реальні емоції та думки людей, що робить їх надзвичайно важливими для дослідників, маркетологів та аналітиків. Аналіз цих даних може надати глибоке розуміння настроїв аудиторії, виявити приховані тенденції та передбачити реакції на певні події чи продукти. З огляду на це, актуальним стає питання автоматизації аналізу таких даних із використанням сучасних методів обробки природної мови (NLP), оскільки обробка великих масивів тексту вручну є надзвичайно трудомісткою, затратною за часом і часто неефективною. Актуальність теми полягає у стрімкому розвитку цифрових технологій та постійному збільшенні обсягу текстової інформації, яка щодня генерується мільйонами користувачів на різних онлайн-платформах. Сучасний світ переживає інформаційний бум, і соціальні медіа стали невід'ємною частиною повсякденного життя багатьох людей. Платформи такі, як YouTube, Facebook, Twitter та Instagram, стали головними каналами комунікації, де користувачі не лише споживають контент, але й активно взаємодіють з ним через коментарі, лайки та інші форми зворотного зв'язку. Особливо це стосується YouTube, де користувачі залишають мільйони коментарів щоденно, обговорюючи відео, ділячись своїми думками, емоціями та реакціями. На сучасному етапі розвитку технологій глибинного навчання та обробки природної мови виникла можливість створення систем, які можуть не лише аналізувати текстові дані, але й витягувати з них смислові та емоційні контексти з високим рівнем точності. Зокрема, моделі на базі трансформерів, такі як BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), революціонізували підхід до обробки тексту. Вони дозволяють враховувати контекст слова у тексті як зліва, так і справа, що є критично важливим для точного аналізу значення та емоційного забарвлення слів та фраз. Вибір теми даної роботи обумовлений не лише технічною значущістю проблеми, але й її актуальністю у сучасному інформаційному суспільстві, де швидкий та точний аналіз даних стає ключовим фактором успіху. Підвищення обізнаності про емоційний стан аудиторії дозволяє покращити якість комунікації між брендами, компаніями та їх клієнтами. Це сприяє більш точному налаштуванню маркетингових стратегій, персоналізації контенту та підвищенню рівня задоволеності клієнтів. Крім того, аналіз емоцій може бути корисним у соціальних дослідженнях, політичному прогнозуванні та навіть у сфері психології для вивчення колективної свідомості.Item Електронний диспетчер: оптимізація розкладу занять навчального закладу(Національний авіаційний університет, 2024-12-16) Зелінський, Владислав ОлександровичУ сучасних умовах стрімкого розвитку освітніх технологій та інформаційних систем важливою складовою забезпечення ефективного навчального процесу є оптимізація розкладу занять. Кількість студентських груп, навчальних дисциплін, викладацького складу та обмежень щодо ресурсів (зокрема, аудиторій та навчальних приміщень) постійно зростає, що робить процес складання розкладу дедалі складнішим та більш трудомістким. Традиційні підходи до планування, що базуються на ручному введенні та корекції даних, вимагають значних зусиль та часу. До того ж, вони не завжди здатні ефективно враховувати усі фактори, що можуть впливати на якість та своєчасність складання розкладу. Зростаючі потреби в гнучкості та адаптивності освітнього процесу вимагають впровадження автоматизованих систем, що дозволяють оперативно реагувати на зміни, оптимізувати використання навчальних ресурсів та зменшити навантаження на адміністративний персонал. Одним із перспективних рішень для вирішення цієї задачі є використання електронного диспетчера розкладу, який дозволяє автоматизувати процес планування та управління навчальними заняттями. Електронний диспетчер є інструментом, який не тільки значно прискорює процес складання розкладу, але й дозволяє забезпечити більшу точність у його формуванні. Така система дозволяє враховувати численні параметри: наявність та доступність викладачів і аудиторій, навчальне навантаження, особливості навчальних дисциплін та побажання студентів. Автоматизація цих процесів дозволяє не лише полегшити роботу адміністрації, але й сприяє ефективнішому використанню наявних ресурсів навчального закладу. Впровадження електронного диспетчера розкладу має низку важливих переваг у порівнянні з традиційними методами складання розкладу. Однією з ключових переваг є можливість гнучкого та швидкого оновлення розкладу у випадку непередбачуваних обставин. Наприклад, у разі захворювання викладача, технічних проблем в аудиторіях або змін у планах навчальних занять, електронний диспетчер дозволяє швидко внести корективи та оповістити всіх учасників навчального процесу. Це значно полегшує координацію між студентами, викладачами та адміністрацією, мінімізуючи ризик появи конфліктів чи непорозумінь. Також автоматизація складання розкладу сприяє більш рівномірному розподілу навантаження на викладачів і студентів. Сучасні системи враховують не тільки час, коли доступні приміщення та викладачі, а й баланс між інтенсивністю занять протягом тижня, уникнення перевантаження як для студентів, так і для викладацького складу. Це особливо важливо для досягнення комфортних умов навчання та підтримки високої якості освітнього процесу. Важливим аспектом використання електронного диспетчера є можливість інтеграції з іншими інформаційними системами навчального закладу. Сучасні навчальні установи все частіше впроваджують електронні журнали, системи управління навчальним контентом (Learning Management Systems, LMS), а також онлайн-платформи для взаємодії викладачів і студентів. Електронний диспетчер може бути важливою частиною цієї інтегрованої системи, що дозволяє студентам та викладачам отримувати актуальну інформацію про розклад, зміни в ньому та інші важливі повідомлення в реальному часі. Дана кваліфікаційна робота присвячена розробці та впровадженню електронного диспетчера для оптимізації розкладу занять у навчальних закладах. Вона має на меті дослідити основні принципи та алгоритми, що можуть бути використані для автоматизації цього процесу, а також розробити модель системи, яка б відповідала потребам сучасного навчального процесу.Item Оптимізація розподілених обчислювальних систем з використанням штучного інтелекту(Національний авіаційний університет, 2024-12-16) Ковалевський, Ярослав ОлександровичШтучний інтелект (AI) та розподілені обчислювальні системи (РОС) відіграють одну з ключових ролей у розвитку сучасних технологій, які знаходять широке застосування у таких галузях, як наука, промисловість, бізнес, медицина, освіта та багато інших. Ці технології відкривають нові можливості для автоматизації процесів, підвищення ефективності систем і розв’язання складних задач. Зокрема, інтеграція AI у обчислювальні інфраструктури дозволяє працювати з великими обсягами даних, здійснювати їх аналіз у реальному часі та знаходити оптимальні рішення у високодинамічних середовищах. Розподілені обчислювальні системи є невід’ємною частиною сучасних інформаційних технологій. Вони забезпечують можливість обробки задач, що потребують значних обчислювальних ресурсів, шляхом їх розподілу між кількома вузлами. Завдяки цьому такі системи дозволяють досягати високої продуктивності, масштабованості та стабільності навіть за умов зростання обсягів оброблюваних даних. Зокрема, такі системи активно застосовуються у хмарних технологіях, аналізі великих даних (Big Data), Інтернеті речей (IoT), моделюванні складних процесів та інших сферах. [1]. Разом із тим, зі збільшенням складності та обсягів задач традиційні підходи до оптимізації управління ресурсами у розподілених обчислювальних системах часто стають неефективними. Виникають численні виклики, серед яких: - Рівномірний розподіл обчислювальних задач між вузлами системи. - Балансування навантаження між обчислювальними ресурсами. - Мінімізація затримок передачі даних між вузлами системи. - Забезпечення стійкості роботи системи за умов високої завантаженості. Методи штучного інтелекту надають потужні інструменти для вирішення цих задач. Завдяки адаптивності алгоритмів AI такі системи можуть самостійно аналізувати динамічні зміни середовища, прогнозувати майбутні сценарії роботи та знаходити оптимальні рішення в реальному часі. Сучасні підходи, засновані на AI, включають: - Машинне навчання (ML), яке дозволяє аналізувати великі обсяги даних, визначати закономірності, класифікувати задачі за пріоритетами та прогнозувати результати. - Глибоке навчання (DL), що забезпечує багаторівневий аналіз даних і дозволяє створювати моделі з високою точністю прогнозування. - Навчання з підкріпленням (RL), яке застосовується для розробки самонавчальних алгоритмів, що оптимізують свої стратегії на основі отриманого досвіду. Застосування цих технологій у розподілених обчислювальних системах відкриває нові горизонти для оптимізації, дозволяючи знизити витрати, покращити продуктивність і забезпечити стійкість роботи систем навіть у складних умовах. Таким чином, інтеграція методів AI у розподілені обчислювальні системи є надзвичайно актуальною темою для досліджень і розробок, що сприяє підвищенню ефективності таких систем. Усе це визначає важливість розробки нових підходів і рішень, які дозволять максимально використовувати потенціал AI у задачах оптимізації, забезпечуючи стійку й надійну роботу розподілених обчислювальних середовищ.Item Мобільний застосунок для оптимізованого управління подіями з використанням Jetpack Compose(Національний авіаційний університет, 2024-12-16) Лагода, Іван ДмитровичУ сучасному світі, що стрімко змінюється, ефективне управління часом і організація діяльності стають дедалі важливішими. Зростаюча складність життєвих процесів, потреба в багатозадачності та вимога досягати високих результатів у короткі терміни створюють значний попит на інноваційні підходи до організації подій. Одним із таких підходів є використання мобільних додатків, що відкривають нові можливості для планування та управління часом. Розвиток цифрових технологій значно змінив підхід до вирішення повсякденних завдань, включаючи планування особистих подій. Сучасні мобільні додатки пропонують зручний інструмент для автоматизації цього процесу, зменшуючи потребу в паперових органайзерах чи стаціонарних рішеннях. В умовах глобальної мобільності такі додатки стають необхідністю для зручного доступу до інформації у будь-який момент. Проте, незважаючи на широкий вибір рішень, багато користувачів стикаються з проблемою недостатньої адаптації існуючих додатків до їхніх персональних потреб. Це підкреслює актуальність створення індивідуальних рішень, які б відповідали конкретним запитам. Мета і завдання дослідження. Метою роботи є розробка мобільного додатку для управління подіями, який задовольняє індивідуальні потреби користувача. Для досягнення цієї мети було поставлено такі завдання: • аналіз сучасного стану ринку мобільних додатків для управління подіями; • вибір відповідних технологій і методів розробки додатку; • створення інтерфейсу користувача, орієнтованого на простоту та інтуїтивність; • тестування додатку в реальних умовах.Item Мікросервісний вебзастосунок «Блог» для асинхронної обробки запитів із використанням Django, Celery і RabbitMQ(Національний авіаційний університет, 2024-12-16) Лагода, Костянтин ДмитровичУ сучасному світі цифрові технології відіграють ключову роль у розвитку інформаційного простору, комунікацій та підприємництва. Одним із найпопулярніших засобів взаємодії між людьми є веб-додатки, що дають можливість користувачам обмінюватися інформацією, взаємодіяти один з одним, висловлювати свої думки і творчі ідеї. Важливе місце серед таких веб додатків посідають блоги, які надають платформу для публікації особистих чи професійних статей, обміну досвідом, думками, відгуками та новинами. Блоги стали невід'ємною частиною сучасної інтернет-культури, пропонуючи користувачам можливість створювати унікальний контент, а також залучати й утримувати аудиторію. З кожним роком збільшується попит на швидкодію і масштабованість веб-додатків. Зокрема, важливо забезпечити ефективну обробку великої кількості користувацьких запитів і даних, що поступають у реальному часі. Для цього необхідно використовувати сучасні підходи до архітектури програмного забезпечення, зокрема мікросервісну архітектуру, яка дозволяє розділяти систему на окремі незалежні сервіси. Актуальність теми кваліфікаційної роботи «Мікросервісний вебзастосунок «Блог» для асинхронної обробки запитів із використанням Django, Celery і RabbitMQ» зумовлена необхідністю розробки сучасних веб-додатків, здатних обробляти великі обсяги інформації без значних затримок. Враховуючи постійне зростання кількості користувачів веб-платформ і контенту, який вони генерують, важливо забезпечити стабільну та швидку роботу системи. Для цього використовуються інструменти, такі як Celery для управління асинхронними задачами і RabbitMQ для чергування повідомлень, які дозволяють оптимізувати процес обробки запитів і підвищити ефективність роботи додатка. Ціль розробки мікросервісного веб-додатку для блогу полягає у створенні платформи, яка здатна забезпечити масштабовану, надійну та асинхронну обробку запитів користувачів. Такий підхід дозволить знизити навантаження на сервери та прискорити час відгуку системи, що, у свою чергу, підвищить якість 9 користувацького досвіду. Створення такого додатку можливе з використанням фреймворку Django для бекенду, Celery для обробки асинхронних задач і RabbitMQ для чергування задач.