Кваліфікаційні роботи магістрів (Маг_ІНФ)
Постійний URI для цієї колекції
Перегляд
Останні подання
Публікація Дослідження методів оптимізації логістики вантажів в умовах воєнного стану(2025) Ясько, О. С.Об’єктом дослідження є процеси транспортної логістики. АГЕНТНЕ Метою дослідження є методи та засоби моделювання логістичних процесів перевезення цивільних вантажів. Використано методи агентного імітаційного моделювання. Проведено аналіз особливостей моделювання процесів транспортування цивільних вантажів. Розроблено агентну імітаційну модель транспортування цивільних вантажів. Описані механізми моделювання логістичних процесів. Проведені експериментальні дослідження. У результаті дослідження здійснена програмна реалізація системи для моделювання логістичних процесів перевезення цивільних вантажів з метою підвищення якості прийняття рішень щодо управління транспортною логістикоюПублікація Дослідження методів оптимізації бізнес процесів, реалізованих засобами машинного навчання та нейронних мереж(2025) Євтушенко, Д. А.Об’єктом дослідження є бізнес-процеси різних організацій, що працюють у різних галузях. Метою дослідження є розробка методів оптимізації бізнес-процесів, що базуються на алгоритмах машинного навчання та нейронних мереж, з метою підвищення ефективності та автоматизації рутинних завдань. Використано методи машинного навчання, такі як класифікація, кластеризація та регресія, а також різні архітектури нейронних мереж. Проведено аналіз методів прогнозування на основі історичних даних для покращення результатів бізнес-процесів, а також автоматизації завдань. У ході дослідження було запропоновано новий алгоритм оптимізації бізнес-процесів на основі машинного навчання, який був успішно протестований на реальних даних. У результаті розроблено програмну реалізацію системи, що автоматизує процеси прийняття рішень та підвищує ефективність бізнесу.Публікація Дослідження симуляційних моделей землетрусів на основі зареєстрованих даних(2025) Жилін, М. Ю.Об’єктом дослідження є процеси виникнення та розвитку землетрусів та їх моделювання з використанням математичних і чисельних методів. Метою дослідження є розробка та впровадження методів математичного моделювання землетрусів, що дозволяють прогнозувати сейсмічну активність та оцінювати сейсмічні ризики в різних регіонах. У роботі використано методи чисельного моделювання, аналітичного обґрунтування та обробки сейсмічних даних. Проведено дослідження існуючих математичних моделей землетрусів, зокрема моделей розломів та поширення сейсмічних хвиль. Виконано моделювання землетрусів різних масштабів і проведено аналіз отриманих результатів з точки зору прогнозування сейсмічної небезпеки. У результаті дослідження створено програмне забезпечення для симуляції землетрусів, яке дозволяє ефективно прогнозувати сейсмічну активність та сприяти розробці заходів щодо зниження сейсмічних ризиків.Публікація Дослідження використання нейромереж для класифікації зображень(2025) Яковенко, В. В.Об’єктом дослідження є метод класифікації зображень за допомогою нейронних мереж, зокрема його застосування в сучасних технологічних умовах. Метою дослідження є розробка, реалізація та дослідження методу, що базується на використанні нейронних мереж для класифікації зображень, які здатні ефективно виділяти ознаки. Використано методи машинного навчання. Проведено дослідження методів класифікації зображень, а також аналіз ефективності застосування трансформера зору для вирішення задач класифікації. Розглянуто особливості моделювання та оптимізації архітектури нейромережі, розроблено алгоритм попередньої обробки та класифікації зображень. У результаті дослідження здійснено програмну реалізацію застосунку для класифікації зображень, який забезпечує високу точність та ефективність роботи.Публікація Дослідження функціоналів інформаційних систем волонтерських організацій(2025) Тютюнник, А. С.Об’єктом дослідження є автоматизація процесів управління виконанням завдань волонтерської організації. Метою дослідження є розроблення інформаційної системи, що буде автоматизувати процеси, які забезпечують діяльність волонтерських організацій, що дозволить покращити управлінські стратегії в сфері волонтерства. Проведено дослідження фунціоналів інформаційних систем волонтерських організацій, проведено комп’ютерне моделювання, яке дозволило візуалізувати ключові елементи та їх взаємозв’язки. Досліджено аналогічні ІС для виявлення переваг та недоліків. У результаті здійснено програмну реалізацію інформаційної системи та дослідження її функціоналів зі специфікою роботи волонтерських організаційПублікація Дослідження методів семантичної сегментації зображення(2025) Ткаченко, Н. О.Об’єктом дослідження є зображення, які потребують семантичної сегментації. Предметом дослідження є методи семантичної сегментації зображень. Метою дослідження є проведення детального аналізу сучасних методів семантичної сегментації зображень та їх порівняння з метою виявлення найефективніших підходів. У ході роботи проведено аналіз методів семантичної сегментації зображень, визначено основні поняття та класи методів сегментації. Досліджено як класичні підходи, такі як порогова сегментація та методи на основі контурів, так і сучасні методи, включаючи глибинне навчання. У результаті дослідження реалізовано програмне забезпечення для сегментації зображень, проведено його тестування та оцінку ефективності.Публікація Дослідження методів відбору ознак для класифікації та кластеризації даних(2025) Сотникова, А. В.Об’єктом дослідження є масиви даних, які містять різнорідні ознаки, які необхідно відібрати для кластеризації або класифікації. Метою дослідження є дослідження підходів до відбору ознак, що підвищують ефективність роботи методів та дозволяють точно групувати об’єкти для кластеризації та дають найвищу точність класифікації даних. У ході проведення дослідження було використано методи числового моделювання та аналітичного обґрунтування. Проведено дослідження методів відбору релевантних ознак на основі принципів фільтрових, вбудованих та обгорткових методів відбору ознак, результати роботи обраних для дослідження методів було оцінено за допомогою ряду релевантних метрик. У результаті дослідження було створено програмну реалізацію кожного методу на обраному високонавантаженому наборі даних.Публікація Дослідження та розробка методу детекції об’єктів з використанням нейромереж(2025) Стрельцов, О. А.Об’єктом дослідження є процес розпізнавання харчових продуктів у режимі реального часу з використанням нейронних мереж. Метою дослідження є аналіз та оптимізація процесу розпізнавання харчових продуктів із застосуванням нейронних мереж, розробка та впровадження різних моделей для цього завдання, а також порівняння їхньої ефективності за допомогою власного набору даних. В рамках дослідження розглядалися архітектури SSD-MobileNetV2-320, SSD-MobileNetV2-FPNLite320, EfficientDet-D0 у форматах SavedModel, TFLite і квантовані версії. Ефективність моделей оцінювали за метрикою mAP, кількістю правильно ідентифікованих об’єктів, часом обробки за офіційними бенчмарками TensorFlow, виконанням у Python-скриптах і мобільному застосунку для визначення їхньої придатності. У результаті дослідження було розроблено метод розпізнавання харчових продуктів, створено датасет та мобільний застосунок.Публікація Дослідження та реалізація методу класифікації зображень за допомогою нейромережі(2025) Шкарупа, А. О.Об’єктом дослідження є процес класифікації зображень одягу за допомогою нейронних мереж. Метою дослідження є аналіз і оптимізація процесу класифікації зображень одягу з використанням нейронних мереж, розробка і впровадження різних моделей для цієї задачі, а також оцінка їхньої ефективності на власному наборі даних. Було використано п’ять архітектур: MobileNetV2, EfficientNetB0, DenseNet121, NASNetMobile та ResNet50V2. Застосовувалися аугментація даних, регуляризація, налаштування гіперпараметрів та оптимізація через Adam. Моделі оцінювалися за допомогою графіків втрат і точності навчання, матриці плутанини та метрик precision, recall, F1-score, ROC-AUC і Log Loss, із візуалізацією результатів для SavedModel, TFLite і Quantized TFLite. У результаті дослідження розроблено метод класифікації одягу, створено унікальний датасет і мобільний застосунок.Публікація Дослідження методів стеження за руками для сурдоперекладу жестових мов(2025) Шовковий, Є. І.Об’єктом дослідження є системи стеження за рухами рук для забезпечення перекладу жестової мови, що є важливими в процесі комунікації з людьми, які мають порушення слуху. Метою дослідження є аналіз методів відстеження рухів рук та створення ефективної системи сурдоперекладу жестової мови, яка гарантує точне розпізнавання жестів у реальному часі, водночас залишаючись економічно вигідною та доступною для широкої аудиторії. Використано методи комп’ютерного зору, нейронних мереж та аналізу ключових точок рук. Проведено огляд і порівняння сучасних технологій, створено датасет, а також протестовано різні архітектури нейронних мереж. У результаті дослідження здійснена програмна реалізація системи для сурдоперекладу.Публікація Дослідження методів детектування облич(2025) Шемаєв, Д. І.Об’єктом дослідження є методи та алгоритми розпізнавання облич, які застосовуються в системах комп’ютерного зору та біометричних технологіях. Метою дослідження є аналіз існуючих методів детектування та розпізнавання облич, знаходження оптимальних способів для реалізації програмного забезпечення з функцією детектування облич в умовах з різною складністю. В дослідницькій роботі використано методи порівняльного аналізу, оцінки точності і швидкості алгоритму, моделювання алгоритмів та аналітичного обґрунтування. Проведено дослідження методів детектування облич та методів аналізу різноракурсних зображень облич. Проведено порівняння традиційних методів обробки зображень та алгоритми на основі нейронних мереж. Проаналізовано стійкість к зміні умов освітлення та зміни пози голови при детектуванні обличПублікація Дослідження питання обрання архітектури вебзастосунку на основі аналізу вимог прикладної задачі(2025) Шелест, В. А.Об’єктом дослідження є питання вибору архітектури вебзастосунку на основі аналізу вимог прикладної задачі. Метою дослідження є збирання критеріїв та формування їх в один алгоритм, який допомагатиме приймати рішення щодо вибору архітектури ПЗ. Дослідження базується на задачі багатокритеріальної оптимізації та аналізі архітектурних і технологічних рішень. В дослідженні виокремлюються критерії необхідні для оцінки якості архітектурного рішення, встановлюються базові коефіцієнти, за допомогою яких проводиться вибір кращого технологічного рішення за виокремленими критеріями. Середовищем розробки було обрано Rider для імплементації серверу на мові програмування C# та Visual Studio Code для імплементації клієнта із використанням фреймворку Vue.Публікація Дослідження впливу контейнеризації на масштабування мікросервісів(2025) Сердінов, Б. А.Об’єктом дослідження є програмні системи, реалізовані у вигляді мікросервісів з використанням технологій контейнеризації, таких як Docker та Kubernetes. Метою дослідження є розробка методів, які дозволяють оцінити ефективність масштабування мікросервісів у контейнерному середовищі та оптимізувати управління продуктивності. Досліджено підходи ресурсами до для досягнення масштабування стабільної мікросервісів у контейнеризованому середовищі за допомогою Docker і Kubernetes, а також методи автоматичного управління контейнерами. Проведено аналіз впливу контейнеризації на продуктивність мікросервісів та розроблено алгоритм оптимізації розподілу ресурсів для стабільної роботи системи. У результаті роботи було досліджено механізми масштабування мікросервісів за допомогою контейнеризації та розроблено рекомендації для підвищення ефективності управління розподіленими системами.Публікація Дослідження та аналіз методів вебтестування(2025) Шаповалов, В. В.Об’єктом дослідження є вебсторінки та вебзастосунки, створені за допомогою технологій HTML, CSS, PHP, MySQL, JavaScript. Метою дослідження є розробка методів та інструментів для тестування вебзастосунків, що використовують технології HTML, CSS, PHP, MySQL, JavaScript, для забезпечення їх функціональності, безпеки та сумісності. Методи для дослідження застосовувалися методи теоретичного аналізу, експериментальні методи тестування, а також числове моделювання. Проведено аналіз існуючих підходів до тестування вебзастосунків, включаючи функціональне тестування, тестування продуктивності, безпеки та сумісності вебтехнологій. У результаті дослідження проведене функціональне тестування вебзастосунків, тестування сумісності, тестування.Публікація Дослідження методів класифікації з використанням глибокого навчання(2025) Ріпний, В. В.Об’єктом дослідження є набір методів та технологій, що базуються на використання штучного інтелекту та нейронних мереж, для розпізнавання, прогнозування протікання та лікування глаукоми. Метою дослідження є огляд та порівняння актуальних методів та підходів у сфері боротьби з глаукомою з використанням сучасних технологій. Проведений аналіз можливостей застосування методів глибокого навчання для покращення результатів розпізнавання хвороби на ранніх стадіях через ОКТ знімки. Розглянута можливість застосування рекурентних нейронних мереж для прогнозування перебігу хвороби. Виділені ознаки порівняння сучасних методів та підходів у даній області. У ході дослідження запропоновано план поєднання методів розпізнавання та прогнозування, а також використання великих розмовних моделей для персоналізації отриманих результатів.Публікація Дослідження методів та інструментів тестування вразливостей на прикладі віртуальних машин(2025) Прокоп’єв, С. А.Об’єктом дослідження є процес тестування тестових сайтів на різноманітні вразливості (міжсайтовий скриптинг, ін’єкції, атаки на стороні API, проблеми з аутентифікацією та авторизацією, знаходження непублічного контенту) з наданням усієї необхідної теоретичної інформації та демонстрацією вразливостей на практичному досвіді за допомогою віртуальних машин, які надаються платформою HackTheBox. Метою дослідження є розробка комплексного підходу до тестування безпеки веб-ресурсу, а саме створення інструкції для тестувальників на проникнення, що стане у нагоді перед введенням веб-ресурсу у екслуатацію. Очікуваним результатом дослідження є демонстрація згаданих вище вразливостей та отримання флагів (імітація конфіденційної інформації) там, де це передбачено, а також відображення повного процесу експлуатації кожної з вразливостейПублікація Дослідження та порівняння методів навчання для прогнозування погодних умов на основі метеорологічних даних(2025) Меженна, І. Д.Об’єктом дослідження є якість прогнозу погодних умов на основі метеорологічних даних. Метою дослідження є проведення порівняльного аналізу методів машинного навчання, що використовуються для задач прогнозування. Проведено аналіз ефективності трьох різних підходів до прогнозування. Розглянуто їх здатність до моделювання складних патернів у даних та адаптації до змінюваних умов. Розроблено алгоритм прогнозування погоди на основі метеорологічних параметрів, таких як температура, вологість та атмосферний тиск. Використано введення штучного шуму в дані під час тренування для перевірки стійкості моделей до змін вхідних даних. У результаті дослідження здійснена програмна реалізація обраних методів, виділено їх особливості для виконання задачі прогнозування погоди.Публікація Дослідження впливу метаданих для розпізнавання та класифікації зображень(2025) Маханьов, Р. О.Об’єктом дослідження є методи класифікації зображень з використанням глибоких нейронних мереж. Метою дослідження є розробка методів інтеграції та аналіз впливу метаданих для розпізнавання та класифікації зображень. Використано методи математичного моделювання та експериментального тестування. Проведено дослідження різних методів інтеграції метаданих, їхнього впливу на точність класифікації та обчислювальну ефективність моделей. Розроблено та впроваджено алгоритми для адаптивної вагової комбінації модальностей, взаємодії між модальностями, механізму уваги до метаданих та генерації семантичних ознак, а також їх комбіновані варіанти. У результаті дослідження здійснено програмну реалізацію моделей інтеграції метаданих, що дозволяє значно підвищити точність класифікації зображень у порівнянні з базовими моделями без метаданих.Публікація Дослідження методів розробки комп’ютерних застосунків з інтегрованою API(2025) Маренич, В. В.Об’єктом дослідження є процес розробки комп’ютерних застосунків з використанням інтегрованих API. Метою дослідження є виявлення методів та засобів, що забезпечують ефективну інтеграцію API у програмні застосунки, зокрема, шляхом розробки оптимальних підходів до використання API на основі сучасних архітектурних патернів та протоколів. В роботі використано методи програмної інженерії, аналітичного моделювання та експериментальної реалізації. Проведено аналіз популярних методів інтеграції API, зокрема REST, SOAP, GraphQL та WebSockets, досліджено їх переваги, недоліки та сфери застосування. У результаті дослідження було розроблено програмний прототип, який демонструє ефективну інтеграцію API з використанням WPF та патерну MVVMПублікація Дослідження роботи згорткових нейронних мереж при створенні DeepFake(2025) Мєшков, Д. М.Обʼєктом дослідження є робота згорткових нейронних мереж при створенні DeepFake. Метою дослідження є аналіз ефективності застосування згорткових нейронних мереж для генерації реалістичних зображень та відео. Використано методи глибокого навчання, компʼютерного зору та обробки зображень для дослідження можливостей нейронних мереж у створенні DeepFake. Проведено експериментальне оцінювання точності та реалістичності генерованого медіаконтенту на основі різних моделей згорткових нейронних мереж. Досліджено метод генерації зображення за допомогою генеративних змагальних мереж. У результаті дослідження проведено аналіз ефективності роботи різних моделей згорткових нейронних мереж при створенні DeepFake.