Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти кафедри комп’ютерних інформаційних технологій
Permanent URI for this collection
Browse
Recent Submissions
- ItemМетод 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.
- ItemМетод 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.
- ItemПрограмна 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.
- ItemПрототип 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.
- ItemПрограмний 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.