Метою кваліфікаційної роботи є розгляд методів генерації синтетичних даних з використанням генеративного штучного інтелекту. У ході виконання кваліфікаційної роботи розроблено умовну генеративну модель глибокого навчання, що включає генератор і дискримінатор. Проведено аналіз підготовки даних для генерації синтетичних даних та протестована система на основі створених синтетичних табличних даних та наборів даних про фізичну втому людини. Проведено оцінку ефективності моделей на основі метрик точності, повноти та F1-оцінки.