Кваліфікаційні роботи магістрів (Маг_КІТС)
Постійний URI для цієї колекції
Перегляд
Останні подання
Публікація Інтелектуальний аналіз даних з краудсорсингу у кризових ситуаціях(2024) Скрябін, А. О.Метою роботи є розробка підходу до інтелектуального аналізу даних, отриманих із краудсорсингових платформ під час кризових ситуацій, для оперативного виявлення критичних зон, ідентифікації потреб постраждалих і підвищення ефективності процесу прийняття рішень щодо реагування на кризу. У роботі запропоновано метод мультимодального аналізу для одночасного опрацювання текстових даних та зображень. Розроблений фреймворк демонструє свою ефективність у класифікації даних з краудсорсингу, генеруючи синтетичні зображення для незбалансованих наборів даних та інтерпретуючи результати для надання своєчасної допомоги після стихійних лих.Публікація Виявлення загроз в комп’ютерних мережах на основі нейромережевого підходу та штучних імунних систем(2024) Торубара, О. А.Метою роботи є дослідження методів виявлення загроз в компю’терних мережах використовуючи нейромережевий підхід. Методи дослідження- проведення аналізу літератури, попередньо проведених робіт на цю тему та практична реалізація проекту. Об’єктом дослідження є методи виявлення загроз в комп’терних мережах на основі нейромережевого підходу та методів машинного навчання. Предметом дослідження є алгоритми для класифікації та визначення мережевих загроз, що засновані на виділенні критеріїв властивостей для глибокої нейронної мережі.Публікація Інтеграція мультитенантних рішень у хмарні інформаційні системи інтелектуальних безперервних виробництв(2024) Трипольєв, О. В.Метою цієї кваліфікаційної роботи є розробка та впровадження мультитенантних рішень у хмарні інформаційні системи для підвищення продуктивності, гнучкості та ефективного управління інтелектуальними безперервними виробництвами. Розробка хмарної інформаційної системи з підтримкою мультитенантності є складним і багатокомпонентним процесом, що потребує інтеграції сучасних технологій для забезпечення гнучкості, продуктивності та безпеки. Мультитенантна архітектура дозволяє ефективно використовувати ресурси, забезпечуючи одночасну роботу декількох клієнтів з ізоляцією їх даних та процесів. Це досягається завдяки використанню контейнеризації додатків за допомогою Docker, а також автоматизації та масштабування через Kubernetes. Інтеграція з хмарними сервісами, такими як AWS, Azure та GCP, надає системі доступ до потужних обчислювальних ресурсів і сервісів зберігання, що дозволяє додаткам адаптуватися до зростаючих навантажень і вимог ринку. Окрім цього, хмарні сервіси надають інструменти для аналізу даних, автоматизації процесів та інтеграції з сервісами машинного навчання, що дозволяє побудувати інтелектуальні виробничі системи з високою продуктивністюПублікація Інтелектуальна комп’ютерна система виявлення та відстеження групи автономних БПЛА(2024) Сагайдачний, О. М.Робота присвячена дослідженню сучасних методів комп'ютерного зору, зокрема моделей виявлення та повторної ідентифікації об’єктів різних класів, алгоритмів відстеження виявлених об’єктів та розробки децентралізованої системи для відстеження декількох об’єктів у реальному часі групою автономних літальних апаратів в динамічних середовищах. У ході роботи розроблено адаптивну систему для виявлення та відстеження цілей для безпілотних літальних апаратів в динамічних середовищах. Система інтегрує модель YOLOv11, трекер на основі DeepSORT, а також фреймворк Fast-ReID оптимізованими для роботи при обмежених обчислювальних ресурсів. Розроблену систему буде можливо адаптувати під різні сценарії використання. Запропоновану роботу та отримані результати рекомендується використовувати як основу для подальших дослідженнях в наступних галузях: відстеження декількох об’єктів декількома камерами, відстеження цілей за допомогою БПЛА та для створення рою дронів.Публікація Інтеграція даних у хмарних обчисленнях з використанням нейромережевого підходу(2024 ) Сердюк, С. С.Метою роботи є дослідження методів автоматизації для ефективного управління ІТ-інфраструктурою, зокрема, шляхом автоскейлінгу, оркестрації контейнерів, моніторингу та логування, а також роботизованої автоматизації процесів (RPA). Використання цих методів забезпечить стабільну роботу додатків, оптимізацію використання ресурсів, підвищення надійності сервісів та зменшення кількості рутинних завдань для співробітників. Це спрямовано на комплексне дослідження та впровадження методів автоматизації, що дозволить підвищити ефективність управління ІТ-інфраструктурою та оптимізувати бізнес-процесиПублікація Інтелектуальна комп’ютерна система підтримки прийняття рішень при пожежній небезпеці(2024) Сіденко, Д. І.Метою кваліфікаційної роботи є розробка інтелектуальної комп’ютерної системи підтримки прийняття рішень при пожежній небезпеці, що дозволить підвищити ефективність інформаційних і телекомунікаційних систем управління діяльністю аварійно-рятувальних підрозділів та організації виходу людей з приміщень при пожежі. У роботі проведено аналіз існуючих інформаційних систем протипожежної безпеки та розглянуто принципи побудови інтелектуальних систем централізованого пожежного спостереження. Розглянуті математичні моделі прогнозування і програмні засоби моделювання процесу розповсюдження пожежі, а також побудова гібридної нейронної мережі і програмних засобів для організації оптимального виходу людей з приміщень при пожежі.Публікація Інтелектуальний аналіз міграції даних з фізичних серверів до хмарних обчислювальних середовищ(2024) Нечипоренко, Н. С.Метою цієї кваліфікаційної роботи є аналіз міграції даних з локальних фізичних серверів до хмарних обчислювальних середовищ та доцільності застосування міграції як у індивідуальних проектах, так і для малого, середнього та великого бізнесу в рамках швидкого зросту кількості даних під час стрімкої цифрової трансформації. Міграція даних з локального фізичного серверу до платформи середовища хмарного провайдеру з подальшою підтримкою бази даних є складним процесом, що потребує використання сучасних технологій задля підготовки локальної бази даних до майже безшовної інтеграції з хмарним середовищем за допомогою сучасних компонентів від Amazon – SLI розширень та мережевого тунелювання між серверами у хмарі та на локальних потужностях заради безпечного інтегрування у хмару. Міграція бази даних до найбільших надавачів хмарних послуг, таких як AWS від Amazon, GCP від Google та Azure від Microsoft та інтеграція з сервісами та модулями хмарних платформ відкриває можливості до стрімкого масштабування додатків, підтримувати додаток та інтегровані дані під захистом найсучасніших стандартів безпеки під час стрімко зростаючих навантажень на програмно-апаратні комплексиПублікація Нейромережева модель для генерації поетичних текстів(2024) Писаренко, С. В.У магістерській кваліфікаційній роботі представлено рішення генерації україномовних поетичних текстів за заданим початком, на основі мовної моделі з архітектурою трансформера. Метою кваліфікаційної роботи є дослідження підходів до побудови мовних моделей та їх адаптація для генерації поетичних текстів. Об’єктом дослідження цієї роботи є мовні моделі для текстової генерації. Предметом дослідження у даній роботі є налаштування великих мовних моделей для генерації поетичних текстів із урахуванням тематичних особливостей. У роботі проведено аналіз і порівняння різних підходів до побудови мовних моделей, показано їх сильні та слабкі сторони щодо генерації тексту, зокрема поезії. Було обрано найбільш оптимальну модель на основі архітектури декодера трансформера. Визначено та реалізовано низку метрик, для оцінювання якості згенерованих віршів.Публікація Інтелектуальна комп’ютерна система планування завдань в командній роботі людей з БПЛА(2024) Кірєєв, А. Ю.Метою кваліфікаційної роботи є розробка інтелектуальної комп’ютерної системи планування завдань у командній роботі з безпілотними літальними апаратами (БПЛА), яка включає алгоритми оптимізації завдань, координацію дій та інтеграцію даних з різних джерел для забезпечення ефективності виконання місій. У кваліфікаційній роботі запропонована архітектура поєднує симуляцію, навчання, управління завданнями та інтеграцію апаратних засобів, що забезпечує ефективне рішення для командної роботи БПЛА, розроблена система командної роботи безпілотних літальних апаратів (БПЛА), в якій інтегровано різні модулі, такі як коактивне проектування, планування завдань на основі агентів, глибоке навчання з підкріпленням та вибір дій зі змішаною ініціативою.Публікація Інтелектуальне стиснення інформації засобами фрактального аналізу(2024) Короткий, А. Є.Метою магістерської кваліфікаційної роботи є розробка нейронної обчислювальної системи (НОС) з застосуванням алгоритмів фрактального стиснення зображень та штучного інтелекту. Під час розробки проекту проведено вичерпний аналіз представлених на ринку методів стиснення мультимедійних матеріалів, в основному заснованих на ітераційних функціональних системах та розбитті зображення на блоки. Також розглянуто сучасні підходи до обробки зображень із застосуванням згорткових нейронних мереж, автоенкодерів та інших архітектурних рішень, що використовуються для глибокого навчання та інтегруються у процес стиснення. В результаті аналізу розроблено структуру нейронної мережі, що відповідає основним вимогам, а саме: здатна автоматично виявляти та аналізувати прості та часто повторювані патерни у зображеннях для оптимізації процесу фрактального стиснення. Інтеграція розробленої мережі з традиційними алгоритмами дозволяє підвищити ефективність та якість стиснення, а також значно зменшити обчислювальні витрати та час обробки. Основна мета кваліфікаційної роботи є створення системи стиснення, яка забезпечить достатню якість відновлення зображень та зменшить витрати на стиснення, зберігання матеріалів, розміщених на сервері агрегації та маршрутизації повідомлень.Публікація Мікросервісна архітектура ІТ-сервісу обслуговування замовлень(2024) Куренков, Б. М.Об’єкт дослідження кваліфікаційної роботи – ІТ-сервіс обслуговування замовлень. Метою цієї кваліфікаційної роботи є розробка моделі мікросервісної архітектури інформаційної системи та елементів забезпечення задля підвищення масштабованости ІТ-сервісу обслуговування замовлень. Для проведення дослідження використовувалися такі методи: системний під хід, методи структурного аналізу, моделювання бази даних, методологія функціонального та структурного аналізу (IDEF0), моделювання за моделлю C4. Актуальність дослідження зумовлена зростаючою потребою у впровадженні адаптивних і надійних систем для обслуговування замовлень, які сприяють підвищенню ефективності бізнесу та задовольняють вимоги сучасних користувачів.Публікація Інтелектуальна модель стилістичного аналізу гумористичних текстів(2024) Левченко, В. В.Метою роботи є створення моделі для виконання стилістичного аналізу гумористичного тексту. Об’єктом дослідження є стилістичні характеристики тексту. Предметом дослідження є алгоритми класифікації стилів тексту, що засновані на використанні формалізованих критеріїв аналізу стилістичних властивостей тексту, які використовуються при побудові глибокої нейронної мережі BERT. В кваліфікаційній роботі запропоновано та досліджено варіанти класифікації тексту на основі методу «мішка слів» та TF-IDF, рекурентних нейронних мереж (RNN) й LSTM та трансформерів (XLM-RoBERTa).Публікація Інтелектуальна комп’ютерна система діагностики злоякісних пухлин(2024) Калібаба, Д. Є.Метою кваліфікаційної роботи є розробка інтелектуальної комп’ютерної системи діагностики злоякісних пухлин, що дозволить прискорити та спростити роботу медичного персоналу, уточнити діагностику захворювань, а також скоротити витрати на проведення лікувальних і профілактичних обстежень. У роботі проведено аналіз причин виникнення та розвитку злоякісних пухлин, а також способів діагностики, лікування та профілактики онкологічних захворювань. Розглянуто побудову інтелектуальної комп’ютерної системи діагностики злоякісних пухлин та створення інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень, реалізованої на основі згорткових нейронних мереж.Публікація Гібридна нейро-нечітка мережа для діагностики психічних захворювань(2024) Дараган, Д. М.Метою кваліфікаційної роботи є розробка гібридної нейро-нечіткої мережі для діагностування психічних захворювань шляхом аналізу даних електроенцефалограм. Об’єктом дослідження є інтелектуальний аналіз даних квантитативних електроенцефалограм методами м’яких обчислень. Предметом дослідження є методи м’яких обчислень, а саме нейронні мережі, нечіткі моделі та еволюційні алгоритми та шляхи їхньої гібридизації в контексті діагностики психічних захворювань. Як результат, в роботі надано порівняльний аналіз алгоритмів м’яких обчислень та різних варіантів їхньої гібридизації, а також результатів класичних алгоритмів машинного навчання в якості еталону для розглянутої предметної області. Запропоновано гібридну нейро-нечітку мережу для вирішення актуальної в останні роки проблеми аналізу даних квантитативної електроенцефалографії. Визначено шляхи подальших досліджень та покращень запропонованої моделі. Практичним результатом є гібридний алгоритм, що забезпечує достатню гнучкість та адаптивність для систем, що здійснюють афективний аналіз, зокрема для систем психодіагностики. Хоча за метриками точності запропоноване рішення поступається деяким класичним алгоритмам, гібридна модель демонструє надзвичайно цінну з економічної точки зору здатність адаптуватись до обмежених вхідних даних. Запропоноване в ході кваліфікаційної роботи рішення було успішно імплементоване в модифікованій формі в системі для комерційного застосуванняПублікація Аналіз алгоритмів машинного навчання для автоматичного масштабування контейнерних застосунків(2023) Власов, В. І.Метою кваліфікаційної роботи є аналіз та порівняння набору алгоритмів машинного навчання для автоматичного масштабування в контейнерних застосунках, зосереджуючись на вдосконаленні стратегій управління ресурсами в хмарних середовищах. Дослідження зосереджується на оцінці ефективності, адаптивності та продуктивності цих алгоритмів за різних умов робочого навантаження. Об'єктом дослідження є процес автоматичного масштабування в контейнерних середовищах. Предметом є алгоритми машинного навчання, призначені для предиктивного та адаптивного управління ресурсами. У роботі проаналізовано та порівняно традиційні стратегії масштабування та передові підходи до машинного навчання, зокрема, з акцентом на Q-learning, Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG), Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) та Long Short-Term Memory (LSTM). За допомогою Python вони були протестовані на адаптивність та ефективність використання ресурсів в умовах різного робочого навантаження. Отримані результати дають уявлення про продуктивність кожного алгоритму, що сприятиме майбутній оптимізації автоматичного масштабування для контейнерних застосунків.Публікація Інтелектуальна комп'ютерна система для обробки тексту(2023) Закаблук, М. В.Метою кваліфікаційної роботи є створення інтелектуальної комп'ютерної системи для ефективної обробки текстової інформації, зосередженої на аналізі текстових даних, що ідентифікуються на дорожніх знаках та вивісках. У контексті дослідження вирішується завдання розробки точних та ефективних методів розпізнавання тексту, спрямованих на автоматизований збір та обробку інформації із великого обсягу зображень. Об’єктом дослідження є аналіз зображень з текстовими дорожніми знаками та вивісками. Предметом є алгоритми машинного навчання. У роботі проаналізовано та порівняно різні застосунки зі схожим функціоналом, виявлено їх особливості та недоліки й класифіковані по роботі з текстом. Завдяки використанні мови програмування Python та основних бібліотек OpenCV, Tkinter, та easyOCR, які полегшують створення графічного інтерфейсу та обробку зображень у системі. Без уваги не залишилося й подальше масштабування системи й можлива інтеграція з іншими застосунками, тому було створено діаграма сценаріїв використання системи у разі масштабування програми, де було додано окремі функції для покращення програми. Але інтеграція системи до іншого застосунку матиме більший результат, так як наявну інформацію можна передавати далі для обробки та використання.Публікація Аналіз і прогнозування актуарних процесів з використанням інтелектуального аналізу даних(2023) Цвек, В. С.Метою кваліфікаційної роботи є побудова математичних моделей аналізу і прогнозування актуарних процесів на основі інтелектуального аналізу даних, використання яких дозволить отримати менші 333ризики у роботі страхових компаній. Об’єктом дослідження є актуарні процеси у страховій діяльності. Предметом дослідження є методи і моделі аналізу і прогнозування актуарних процесів з використанням інтелектуального аналізу даних. Проведено аналіз методів і моделей, придатних для прогнозування та прийняття рішень на їх основі. Встановлено, що для розв’язання задачі аналізу та оцінювання фінансових ризиків можна скористатись регресійними моделями та мережами Байєса. Досліджено процес побудови математичних моделей для актуарних процесів, який складається з виконання відповідних етапів. Обґрунтовано вибір середовища моделювання та обробки фінансових статистичних даних з використанням економетричного пакету Eviews та середовища програмування R-package. Побудована модель має широкий спектр застосування, а саме: для фінансового аналізу з метою вчасного запобігання настання банкротства страхових компаній, а також для аналізу ефективності виконання умов договорів та виплати страхових платежів.Публікація Мультиагентна система для забезпечення комфорту та безпеки у розумних будинках(2023) Василевська, О. О.Метою даної роботи є розробка архітектури мультиагентної системи для розумного будинку та визначення ролі кожного агента для забезпечення комфорту та безпеки, зокрема визначивши їх функціональні обов'язки та взаємодію в системі. У роботі пропонується підхід до інтеграції мультиагентних систем в розумні будинки та міста, який орієнтований на вдосконалення управління, безпеки та ефективності. Також увага акцентується на важливості синергії між різними технологіями IoT для створення більш інтелектуального та взаємопов'язаного життєвого середовища. Об’єктом дослідження є мультиагентна система для забезпечення комфорту та безпеки в розумному будинку . Предметом дослідження є процес аналізу та розробки мультиагентної системи для забезпечення комфорту та безпеки в розумному будинку.Публікація Інтелектуальна модель гідроабразивної обробки плоских поверхонь(2023) Тригуба, М. М.У даному дослідженні була розроблена інтелектуальна модель для оптимізації процесу гідроабразивної обробки плоских поверхонь. Головною метою було підвищення ефективності видалення дефектів з плоских поверхонь та використання абразиву з рідиною-носієм. Дві ключові моделі, які були розглянуті, включають інтелектуальну модель управління обробкою/ ідентифікацією поверхневих дефектів та модель інтелектуального керування тиском розчину в струмені для досягнення певного рівня чистоти поверхні. Досліджено процес попередньої гідрострумінної обробки та усунення дефектів на поверхні прокату в автоматизованих сірчанокислотних лініях травлення. Запропоноване рішення використовує ефект абразивної дії шламу, що утворюється в технологічному процесі сірчанокислотного травлення, без використання дорогого обладнання для дозованого змішування абразиву з рідиною-носієм. Результати показують, що такий підхід, в поєднанні з іншими заходами автоматизації сірчанокислотних ліній травлення, дозволяє зменшити споживання сірчаної кислоти та підвищити швидкість технологічного процесу. Ця модель може бути ефективно впроваджена як частина інтелектуальної системи управління технологічним процесом у формі бюджетної мікроконтролерної системи. Компактні розміри та висока ефективність роблять це рішення доступним та перспективним для реалізації в індустріальних умовахПублікація Інтелектуальна система моніторингу та прогнозування стану обладнання(2023) Пушко, В. В.Мета роботи – дослідження методу вилучення ознак перехідних процесів з гармонічних сигналів, створення прототипу системи моніторингу та прогнозування стану обладнання шляхом аналізу інформації яка надходить з різноманітних сенсорів. Об’єкт дослідження – закономірності в гармонічних сигналах з сенсорів. Предмет дослідження – використання нейронних мереж для визначення поточного стану та рівня зношеності обладнання на основі даних які надходять з вібраційних та акустичних сенсорів. В ході роботи розроблено прототип системи моніторингу стану та прогнозування рівня зношеності обладнання за допомогою нейронних мереж. Було досліджено доцільність використання різних архітектур нейронних мереж. Проаналізовано характеристики сигналів та запропоновано метод пошуку та вилучення ознак перехідних процесів