Кафедра інформаційно-мережної інженерії (Маг_ІМІ)

Постійний URI для цієї колекції

Перегляд

Останні подання

Зараз показано 1 - 5 з 184
  • Документ
    Проєктування системи підтримки прийняття рішень при експлуатації ІТ-інфраструктури підприємства
    (2023) Войлов, В. І.
    У роботі було розроблено та продемонстровано практичний приклад успішного застосування машинного навчання та нейронних мереж у контексті автоматизації ІТ-інфраструктури підприємства. Для досягнення цієї мети було розглянуто існуючі підходи, методи і технології автоматизації ІТ-інфраструктури підприємств, а також обґрунтовано метод та модель прогнозування даних для служби підтримки користувачів ІТ інфраструктури підприємства. Результати дослідження показують значний потенціал цих технологій у покращенні ефективності та ефективності ІТ-інфраструктури підприємства
  • Документ
    Дослідження можливостей взаємодії із тимчасовими акаунтами системи автоматичної перевірки навичок роботи з AWS
    (2023) Мишко, М. М.
    Розглянуті сучасні тенденції розвитку хмарних обчислень. Розглянута архітектура навчальної платформи з автоматичною перевіркою навичок роботи з AWS. Розроблена інтеграція платформи зі стороннім сервісом. Протестована працездатність рішення та розглянуті можливості для розвитку.
  • Документ
    Розробка концепції комплексних завдань для автоматизованої перевірки навичок роботи з AWS
    (2023) Прокопенко, Р. О.
    Мета роботи – є розробка масштабованої концепції практичних завдань та лабораторних робіт, а також створення процесу автоматизованої перевірки навичок роботи з AWS хмарою, що дозволить визначити правильність виконання задачі та рівень знань користувача у цій області. У даній роботі розглянута чинна платформа для виконання завдань, наближених до реальних бізнес-сценаріїв, а також інструменти, що використовуються для перевірки практичних навичок з AWS. Були проаналізовані основні підходи до створення завдань, та оптимізації інструментів перевірки знань користувачів, а також методи оцінки результатів тестування. Для створення нового завдання були використані сучасні CI/CD та IaC (Infrastructure as Code) інструменти, такі як Jenkins та Terraform.
  • Документ
    Дослідження представлення моделей випадкового процесу сукупностью підвекторів
    (2023) Репечінський, О. В.
    Мета роботи – розробка нових класів моделей випадкових процесів, знаходження виразів для оцінок статистичних характеристик цих процесів, моделей лінійного передбачення, а також дослідження можливостей їх використання для підвищення ефективності обробки випадкових процесів, статистичне моделювання імітаційних та реальних процесів.
  • Документ
    Вилучення тексту з Інтернету на основі навчання машин ML
    (2023) Шалатов, В. О.
    Об’єкт дослідження – модель одного з етапів конвеєру навчання машин стосовно обробки природної мови NLP. Предмет дослідження – дослідження інструментів зменшення долі недиференційованих важких робіт при вилученні тексту з інтернету, які насправді не допомагають бізнесу зосередитися на їхній основній цінності для клієнтів, але забирають у них багато часу та ресурсів. Мета роботи – формулювання задачі обробки природної мови в загальному вигляді, аналіз сучасних методів вилучення тексту з інтернету, розробка моделі одного з етапів конвеєру навчання машин, оцінка результатів роботи моделі. Методи досліджень – методи сервісів AWS.