Публікація: Планування фізичних тренувань і дозвілля з урахуванням уподобань користувача
Завантаження...
Дата
2025
Автори
Назва журналу
ISSN журналу
Назва тома
Видавництво
Анотація
Головна ціль це розробка програмного рішення з використанням агентів у якості покращувача взаємодії користувача із програмою, через LLM, а також використанням TensorFlow як бібліотеку для розробки нейронних, навчальних на динамічних даних моделей. Для розробки використовується стек технологій, що включає Flask для серверної частини, SQLite для зберігання даних, а також або Tensor Flow NN для реалізації рекомендаційних моделей. Авторизація користувачів дозволяє зберігати персональні налаштування, а кожен запит на отримання рекомендацій впливає на подальші результати. Мета дослідження – вирішення описаної вище проблеми за рахунок створення програмного рішення, здатного в прямому «ефірі» відповідати на запит користувача з тим, що він вказав на початку роботи із програмою. Методи дослідження – у ході дослідження застосувалися методи розробки нейронних мереж з використанням прихованих шарів ReLU, а також результуючі SoftMax в рамках стандартів. Для розробки нейронних мереж використовувалася бібліотека TensorFlow, а для роботи із агентною системою ChatGPT-4o-mini LLM було використано бібліотеку LangGraph.
Опис
Ключові слова
TensorFlow, реалізація рекомендаційних моделей
Бібліографічний опис
Суворов І. С. Планування фізичних тренувань і дозвілля з урахуванням уподобань користувача : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на першому (бакалаврському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / І. С. Суворов ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2025. – 88 с.