Кваліфікаційні роботи магістрів (Маг_ПІ)
Постійний URI для цієї колекції
Перегляд
Останні подання
Публікація Дослідження моделей та методів штучного інтелекту для автоматизованої обробки та аналізу медичних зображень(2024) Топчій, Б. С.Об'єктом глибокого аналізу та дослідження є моделі та методи штучного інтелекту для автоматизованої обробки та аналізу медичних зображень. Метою дослідження є розробка, аналіз та впровадження передових методів автоматизації обробки медичних зображень з використанням штучного інтелекту. Основні напрямки дослідження включають аналіз існуючих підходів до обробки медичних зображень, визначення ключових вимог до автоматизованих рішень та розробку алгоритмів інтеграції з медичними системами.Публікація Дослідження моделей і архітектурних рішень для створення баз даних(2024) Штельма, А. С.Об’єктом дослідження є різноманітні моделі та архітектурні рішення баз даних. Метою роботи є аналіз, порівняння та оцінка різних моделей і архітектурних підходів до проектування та реалізації баз даних. Це дослідження спрямоване на виявлення найефективніших і найбільш відповідних рішень для різних типів застосувань та умов експлуатації баз даних. Також у рамках цієї теми було досліджено методи кластеризації та методи стиснення за для підвищення працездатності бази даних.Публікація Дослідження методів обробки даних у високонавантажених системах(2024) Свиридова, В. В.Об'єктом дослідження даної роботи є різноманітні методи та стратегії обробки даних, зокрема в контексті високонавантажених систем. Дослідження охоплює аналіз та порівняння передових методів утилізації середовищ виконання з підтримкою паралелізму, зокрема методу асинхронного та реактивного програмування. Основною метою є визначення оптимального підходу для обробки великих обсягів даних в системах високого навантаження, зокрема в контексті систем пошуку інформації. Метод рішення передбачає вивчення та оцінку інших підходів, зокрема тих, що входять до галузі Big Data, таких як MapReduce, Apache Spark, та Apache Cassandra. Визначення переваг та недоліків цих методів допоможе здійснити збалансований вибір оптимального інструментарію для реалізації системи обробки даних у високонавантажених умовах.Публікація Дослідження методів рендерінгу користувацького інтерфейсу на базі фреймворків React та Svelte(2024) Свиридов, В. Е.Об’єктом дослідження є порівняння методів рендерінгу інтерфейсу користувача в двох фреймворках: React та Svelte. Метою є виявлення переваг і недоліків кожного підходу, а також визначення ситуацій, в яких вони можуть бути найбільш ефективними. Головною метою цього дослідження є проведення аналізу та порівняння методів рендерінгу користувацького інтерфейсу в двох популярних фреймворках – React та Svelte. Дослідження спрямоване на виявлення особливостей кожного з підходів, їх переваг та недоліків, а також на визначення ситуацій, в яких один фреймворк може бути більш ефективним або зручним для використання в порівнянні з іншим. Результати цього дослідження можуть служити підставою для обґрунтованого вибору фреймворку при розробці веб-додатків з урахуванням конкретних умов та завдань проекту.Публікація Дослідження підходів до інтеграції картографічних систем у React Native застосунки(2024) Коновалов, Б. В.Об’єктом дослідження – є підходи до інтеграції картографічних систем у мобільних додатках на базі React Native. Метою роботи – є дослідити та порівняти для знаходження оптимального або більш підходящого до певної функціональної задачі підходу до інтеграції картографічних систем у React Native середовищі.Публікація Дослідження методів тестування та мокування програмного забезпечення на платформі .Net(2024) Богун, В. М.Об’єктом дослідження – методи створення механізмів тестування та мокування (Mocking). Метою роботи є дослідження методів тестування та мокування програмного забезпечення на платформі .NetПублікація Дослідження методів багатокритеріальної оптимізації в геймдев(2024) Слободяник, О. В.Об’єктом дослідження є методи багатокритеріальної оптимізації. Метою дослідження є створення формули реалістичної механіки витривалості, яка враховує різноманітність критеріїв і забезпечує приємний та реалістичний геймплей для різних гравців, за допомогою методів багатокритеріальної оптимізації. Методи розробки базуються на основі ігрового рушію Unity, мови програмування C# та інтегрованого середовища розробки Visual Studio.Публікація Дослідження методів обробки зображень. Методи реалістичного заміщення об'єктів(2024) Білий, М. Д.Об'єкт дослідження є сучасні методи заміщення об'єктів на зображеннях за допомогою алгоритмів штучного інтелекту, зосереджуючись на гейтових згортках та контекстуальній увазі у нейронних мережах. Мета дослідження – це аналіз методів для ефективного заміщення об'єктів в зображеннях, що вимагає розуміння та адаптації до контексту за допомогою машинного навчання, із застосуванням згорткових нейронних мереж та генеративних моделей.Публікація Дослідження методів обробки зображень. Методи визначення об'єктів(2024) Ємельянова, К. О.Об'єктом дослідження є методи обробки зображень для визначення об'єктів. Дослідження спрямоване на аналіз різних методів обробки зображень та їх застосування для автоматичного виділення та ідентифікації об'єктів на цифрових зображеннях. Мета дослідження полягає у вивченні та аналізі методів для точної сегментації об'єктів на зображеннях, з особливим акцентом на використанні нейронних мереж та алгоритмів обробки зображень з метою покращення якості та ефективності цього процесу.Публікація Дослідження методів аналізу сентименту на основі неструктурованих текстових відгуків(2024) Васильєв, А. Р.Об'єктом дослідження є аналіз сентименту в неструктурованих текстових відгуках, що становлять суттєву частину великої кількості інформації, що циркулює в мережі. Основний акцент роботи спрямований на розгляд методів, які дозволяють автоматично визначати та класифікувати емоційний тон виражених відгуків. Область дослідження включає в себе розгляд різних аспектів аналізу сентименту, таких як виявлення позитивних, негативних та нейтральних відгуків, визначення емоційних відтінків та інтенсивності виражених емоцій. Дослідження також охоплює розгляд прикладних аспектів застосування методів аналізу сентименту у практичних областях, таких як маркетинг, соціальні дослідження, виробництво та інші, з метою визначення переваг та обмежень використання різних підходів у конкретних сценаріях.Публікація Дослідження методів та моделей автоматичного розпізнавання учасників аудіо розмови(2024) Андрєєв, І. Г.Об'єктом дослідження є процес розпізнавання учасників розмови (Speaker Diarization). Мета роботи – дослідження етапів процесу розпізнавання учасників розмови, аналіз методів та моделей машинного навчання та нейронних мереж, а також сучасних фреймворків навчання моделей розпізнавання мовлення та промовців.Публікація Дослідження методів та інструментів моніторингу веб-сервісів(2024) Мандрика, М. С.Об’єкт дослідження – сукупність методів, систем та процесів, що використовуються для спостереження, аналізу та управління роботою веб-сервісів. Це охоплює інструменти та платформи моніторингу, які забезпечують збір метрик, логів, та інших даних, що відображають стан веб-сервісів, а також алгоритми та моделі машинного навчання, що використовуються для прогнозування збоїв і оптимізації роботи. Мета роботи – дослідити предметну галузь моніторингу веб-сервісів, порівняти існуючі методи та інструменти моніторингу, знайти потенційні задачі які можуть бути вирішені за допомогою машинного навчання, описати та виконати експерименти дослідження.Публікація Дослідження методів розробки графічного інтерфейсу користувача в кроссплатформенних додатках(2024) Моруга, Д. І.Об’єктом дослідження є методи розробки графічного інтерфейсу користувача в кроссплатформенних додатках. Метою роботи є проведення дослідження придатності методів розробки графічного інтерфейсу користувача в кроссплатформенних додатках для найбільшої кількості платформ.Публікація Дослідження методів автоматизації API Governance: керування інтерфейсами у мікросервісній системі(2024) Подорожний, М. П.Об'єктом глибокого аналізу та дослідження є методи автоматизації API Governance для ефективного керування інтерфейсами в мікросервісній системі. Задачею дослідження є аналіз, розробка та впровадження передових автоматизованих стратегій для управління API в умовах розгалужених мереж мікросервісів.У процесі наукового дослідження застосовуються передові підходи сучасних технологій розробки програмного забезпечення, зокрема ті, які пов'язані з автоматизацією управління інтерфейсами у мікросервісах. Великий акцент приділяється розгляду різноманітних варіантів методів управління API та їх адаптації до потреб розподіленої архітектури.Публікація Дослідження впливу застосування інструментів штучного інтелекту на ефективність розробки програмного забезпечення(2024) Бунтовський, В. С.Дане дослідження присвячене визначенню впливу інструментів генерації програмного коду на продуктивність та якість розробки програмного забезпечення. Всеохоплююча тенденція сучасного світу інтегрувати інструменти штучного інтелекту в усі сфери людської діяльності ставить перед IT-бізнесом питання використання таких інструментів в процесі розробки на рівні методології, а не тільки за особистим бажанням кожного окремого розробника. Головне питання – чи сприятливо дані технології впливають на розроблюваний продукт та процеси компанії. Об’єкт дослідження – використання штучного інтелекту (AI) асистентів, зокрема моделей на кшталт GPT (Generative Pre-trained Transformer[1]) та GitHub Copilot[2], у процесі розробки програмного забезпечення. В цьому контексті, особлива увага приділяється аналізу впливу цих технологій на швидкість та якість процесів розробки. Мета роботи – систематичне дослідження та оцінка впливу AI асистентів на процеси розробки програмного забезпечення. Це включає в себе вимірювання змін у продуктивності та якості коду, а також аналіз ефективності цих інструментів у різних аспектах програмування, від автоматизації рутинних завдань до підтримки складних процесів розробки.Публікація Дослідження методів моделювання інформаційного пошуку за допомогою лінгвістичних автоматів(2024) Бєлінський, Г. А.Об’єктом дослідження є розробка методів моделювання інформаційного пошуку, зокрема використання лінгвістичних автоматів для покращення ефективності цього процесу. Мета моєї роботи полягає в створенні алгоритмів та програмного забезпечення, яке базується на лінгвістичних автоматах, з метою оптимізації інформаційного пошуку. Окрім того, вивчається можливість адаптації цих методів для різних варіацій задач пошуку та визначення найбільш ефективних стратегій використання лінгвістичних автоматів у даному контексті.Публікація Дослідження методів розробки лінгвістичних ресурсів перетворення корпусів текстів(2024) Коваленко, Є. В.Об'єктом дослідження є методи та процеси розробки лінгвістичних ресурсів, зокрема механізми та інструменти для ефективного перетворення корпусів текстів. Мета проекту полягає у розробці та дослідженні методів, які б підвищили ефективність обробки текстів і забезпечили більш точну та швидку роботу з лінгвістичними корпусами.Публікація Дослідження методів створення та супроводу мережевих баз даних(2024) Коберник, К. C.Об’єктом дослідження – є методи створення та супроводу мережевих баз даних. Метою роботи є дослідження методів та програмного забезпечення для покращення реалізації СУБД мережевих баз даних для обробки великої кількості даних та створення прототипу мережевої бази даних з оптимізацією для аналізу.Публікація Дослідження методів оцінки сентименту діалогових повідомлень(2024) Штанько, О. О.Об'єктом дослідження є методи оцінки сентименту в діалогових повідомленнях. Дослідження спрямоване на вивчення та порівняння різних підходів, використовуваних для визначення емоційного витягу текстів, які обмінюють користувачі в месенджерах та інших комунікаційних платформах. Метою дослідження є визначення ефективності та придатності різних методів оцінки сентименту в діалогових повідомленнях. Основний акцент робиться на вивченні можливостей застосування цих методів у реальних умовах та їхньому порівнянні з точки зору точності та широкого спектру застосувань.Публікація Дослідження методів навантажувального тестування для перевірки швидкості запитів до БД(2024) Шуміла, А. І.Метою роботи є дослідження предметної області для дослідження та вдосконалення підходів до навантажувального тестування. В результаті роботи запропоновано найоптимальніше рішення для оцінки швидкодії запитів до баз даних.