Комп'ютерні науки

Permanent URI for this collection

http://194.44.236.27/handle/123456789/1422

Browse

Now showing 1 - 20 of 54

Паралельний алгоритм розрахунку розподілу температури у тривимірній області
(НЛТУ України, 2025-12-26) Юрченко Максим Андрійович
Дипломна робота містить 76 сторінок пояснювальної записки, 21 рисунок, 19 таблиць, 5 додатків, 11 літературних джерел. Робота присвячена розробці паралельного алгоритму розрахунку тривимірних стаціонарних температурних полів у середовищах з анізотропними та нелінійними властивостями методом скінченних елементів. Для подолання обчислювальних обмежень середовища Python застосована гібридна паралельна схема, що поєднує JIT-компіляцію Numba та багатопроцесорну обробку Joblib. Впроваджено унікальну оптимізацію етапу Aggregation за допомогою формату COO. Досягнуто прискорення алгоритму на етапі розв'язання СЛАР. Відображення результатів моделювання та роботи алгоритмів подано у вигляді двовимірних зрізів і тривимірних графіків. Розроблено концепцію стартап-проєкту "ThermalCore Sim". Проєкт демонструє високу технологічну зрілість та ринкову життєздатність, пропонуючи економічно ефективну альтернативу традиційному інженерному програмному забезпеченню.
Інтелектуальна система для автоматизації створення навчального контенту методами генеративного штучного інтелекту
(НЛТУ України, 2025-12-26) Валявка Юрій Андрійович
Магістерська робота складається із 64 сторінок пояснювальної записки, містить 5 ілюстрацій, 1 таблицю та посилається на 18 джерел літератури. Робота присвячена розробці веб-додатку для швидкої генерації мультимодального навчального контенту (текст, зображення, аудіо) на основі текстових запитів. Система автоматизує рутинну роботу викладачів та сприяє впровадженню мікронавчання. Розробку виконано мовою Python (фреймворк Streamlit). Для реалізації інтелектуальних функцій використано LLM Google Gemini, Pollinations AI та бібліотеку gTTS. Архітектура базується на асинхронній обробці запитів для високої швидкодії.
Інтелектуальна система розпізнавання та аналізу документів з використанням Azure Document Intelligence та OpenAI
(НЛТУ України, 2025-12-26) Губицький Микола Миронович
Розроблено інтелектуальну систему аналізу резюме для автоматизації процесів рекрутингу з використанням технологій штучного інтелекту. Система базується на архітектурі RESTful API, побудованому на фреймворку NestJS із використанням PostgreSQL для зберігання даних та OpenAI GPT-4 для інтелектуального аналізу резюме. Основні функції системи включають: автоматичне витягування тексту з документів різних форматів (PDF, DOC, DOCX, RTF, зображення), аналіз відповідності кандидатів вимогам вакансії з оцінюванням від 0 до 100 балів, автоматичну класифікацію технічних та soft skills, трекінг кандидатів через етапи процесу найму, генерацію аналітичних звітів та порівняння кандидатів.
АІ - орієнтований фреймворк для автоматизованого функціонального тестування вебзастосунків
(НЛТУ України, 2025-12-26) Данилюк Роман Миколайович
Магістерська робота містить 100 сторінок пояснювальної записки, 19 рисунків, 2 додатки, 12 джерел. Робота присвячена розробці серверної частини AI-орієнтованого фреймворку AutoTestAI для автоматизованого функціонального тестування вебзастосунків. У роботі реалізовано багаторівневу архітектуру з використанням мови програмування Python та фреймворку FastAPI. Інтегровано браузерну взаємодію через Selenium, а також реалізовано штучний інтелект для динамічного аналізу користувацького інтерфейсу та адаптивної генерації тестів. Дані зберігаються в базі MongoDB. Реалізовано вебінтерфейс для запуску та перегляду результатів тестів.
Інтелектуальна система бронювання локацій для подій на платформі Salesforce з використанням AI Agentforce Agent
(НЛТУ України, 2025-12-26) Шавель Павло Миронович
Магістерська робота містить 62 сторінки пояснювальної записки, 15 рисунків, 1 додаток, 24 джерела. Skyline Romance – це сучасна інтелектуальна CRM-платформа, розроблена для спрощення процесу планування весілля. Основною метою проєкту є автоматизація взаємодії між парами та адміністрацією весільних майданчиків на основі двох AI-агентів. Customer Agent допомагає клієнтам обирати локації, бронювати їх та організовувати розсадження гостей. Manager Agent надає адміністраторам доступ до аналітики, бронювань і формування звітів у реальному часі. Проєкт реалізований на базі Salesforce з використанням Apex, LWC, Flow та Hybiscus API.
Інфраструктура як код (IaC) та CI/CD для хмарних сервісів на базі Azure та Kubernetes
(НЛТУ України, 2025-12-26) Кирьяков Дмитро Дмитрович
Дипломна робота містить 82 сторінок пояснювальної записки, 9 рисунків, 2 додатки, 18 джерел. У магістерській кваліфікаційній роботі розглянуто застосування підходів «Інфраструктура як код» (Infrastructure as Code, IaC) та безперервної інтеграції й постачання (CI/CD) для побудови та керування хмарними сервісами на базі платформи Microsoft Azure та Kubernetes (Azure Kubernetes Service, AKS). Метою роботи є розроблення цілісного підходу до опису, розгортання та супроводу хмарної інфраструктури й прикладних сервісів, який забезпечує відтворюваність середовищ, зменшення обсягу ручних операцій і підвищення надійності системи. У роботі проаналізовано сучасний стан проблемної області, сформовано вимоги до цільової інфраструктури та інформаційних потоків, побудовано модель життєвого циклу декларативної інфраструктури й CI/CD-конвеєрів, визначено ключові DevOps- метрики та підхід до оцінювання якості процесів. Практична частина включає проєктування й реалізацію модульної структури Terraform-конфігурацій для Azure- ресурсів, розроблення YAML-конвеєрів у Azure DevOps для автоматичного розгортання інфраструктури та контейнеризованих застосунків в AKS, а також інтеграцію стеку моніторингу й логування на базі Prometheus, Grafana та Loki. Запропоноване рішення може бути використане як типове ядро для побудови DevOps-інфраструктури у хмарних проєктах, скорочує час розгортання нових середовищ, зменшує ймовірність конфігураційних помилок і спрощує подальший розвиток системи.
Інтелектуальна система автоматичного резюмування тексту
(НЛТУ України, 2025-12-26) Блищак Андрій Тарасович
Магістерська робота містить 67 сторінок пояснювальної записки, 1 додаток, 7 рисунків, 3 таблиці, 15 джерел. У цій дипломній роботі досліджено методи автоматичного резюмування текстової інформації та розроблено інтелектуальну систему, що дозволяє генерувати узагальнені резюме з вхідного тексту. Основну увагу зосереджено на використанні сучасних моделей глибокого навчання, зокрема великих мовних моделей (LLM), для реалізації абстрактивного резюмування. Запропонована система реалізована у вигляді веб-застосунку з клієнтською частиною, створеною за допомогою Angular, і серверною частиною, побудованою на базі NestJS. Результати резюмування зберігаються у базі даних, що дає змогу аналізувати історію запитів. Система протестована на різних типах текстів, а також проведено оцінку якості сформованих резюме.
Програмно-алгоритмічне забезпечення моделювання поширення лісових пожеж засобами Python
(НЛТУ України, 2025-12-26) Чудак Максим Петрович
Дипломна робота містить 69 сторінок пояснювальної записки, 31 рисунок, 15 таблиць, 4 додатки. У роботі представлено математичну модель поширення лісових пожеж, розроблену на основі диференціальних рівнянь у частинних похідних. Модель враховує основні фізичні фактори, що впливають на динаміку пожежі, такі як вологість середовища, кількість палива, вплив вітру та теплопередача. Алгоритм моделювання реалізовано методом скінченних різниць. Для реалізації моделі використано сучасні наукові бібліотеки Python. Отримані результати дозволяють аналізувати поширення лісових пожеж залежно від заданих параметрів, зокрема розмірів сітки, коефіцієнта дифузії, швидкості вітру та рівня вологості. Інтерактивний інтерфейс забезпечує гнучкість налаштування моделі та відображення результатів у вигляді двовимірних зрізів і тривимірних графіків.
Бізнес-орієнтована платформа для транзакцій між крипто- та фіатними валютами
(НЛТУ України, 2025-12-26) Лютий Назарій Ігорович
Магістерська робота містить 91 сторінку пояснювальної записки, 9 рисунків, 1 таблицю, 1 додаток, 58 джерел. У роботі розроблено програмне та алгоритмічне забезпечення бізнес- орієнтованої платформи для виконання транзакцій між криптовалютами та фіатними грошима. Платформа реалізована на основі мікросервісної архітектури та поєднує інструменти обміну, моніторингу та аналітики, що забезпечують прозорість і безпеку операцій. У процесі розроблення застосовано методи математичного моделювання, регресійного аналізу та технології обробки природної мови (NLP) для автоматизації аналізу транзакційних даних і перевірки користувачів. Запропонована система може використовуватися фінансовими установами, біржами або бізнес-клієнтами для оптимізації крипто-фіатних операцій і підвищення ефективності процесів контролю комплаєнсу.
Розробка інформаційно-аналітичної системи підтримки управлінських рішень у сфері логістики на основі даних користувачів
(НЛТУ України, 2025-12-26) Бунечко Ю. М.
Магістерська кваліфікаційна робота присвячена розробленню інформаційно-аналітичної системи (ІАС) підтримки прийняття управлінських рішень у сфері міжнародної логістики. Об’єктом дослідження є процеси управління даними користувачів у логістичних компаніях, а предметом – методи та засоби інтелектуального аналізу даних для оптимізації доставки. В роботі проаналізовано сучасний стан ринку транскордонної (cross-border) електронної торгівлі та ідентифіковано проблеми фрагментації даних, що негативно впливають на клієнтський досвід логістичної компанії. Здійснено огляд існуючих ERP, CRM та WMS систем, обґрунтовано необхідність створення спеціалізованого рішення. Розроблено концептуальну та логічну моделі системи, спроєктовано архітектуру сховища даних (DWH) на базі PostgreSQL з використанням методології розмірного моделювання. Наукова новизна полягає в обґрунтуванні комплексного використання математичного забезпечення: методу k-means для кластеризації користувачів, моделі експоненційного згладжування Хольта-Вінтерса для прогнозування попиту на логістичні послуги та евристичних алгоритмів маршрутизації. Програмна реалізація виконана з використанням мов програмування Java (backend) та JavaScript/Vue.js (frontend), а також інструментарію Power BI для візуалізації аналітичних звітів. Розроблено стартап-проєкт впровадження системи, розраховано показники економічної ефективності та проведено аналіз ризиків. Результати роботи дозволяють підвищити точність прогнозування замовлень та оптимізувати операційні витрати логістичного оператора.
Інтелектуальна система прогнозування появи цукрового діабету
(НЛТУ України, 2025-12-26) Василишин Н.Т.
Дипломна робота містить 59 сторінок пояснювальної записки, 9 рисунків, 7 таблиць, 1 додаток, 12 джерел. У роботі представлено розробку інтелектуальної системи прогнозування появи цукрового діабету з використанням сучасних методів машинного навчання та аналізу медичних даних. Актуальність теми зумовлена зростаючою поширеністю діабету у світі та потребою в ефективних засобах ранньої діагностики, що дають змогу своєчасно виявити ризики захворювання та вжити профілактичних заходів. Основою дослідження став відкритий набір даних BRFSS2015, що містить інформацію про поведінкові, фізіологічні та соціально-демографічні показники респондентів. У роботі виконано повний цикл обробки даних: очищення, нормалізацію, балансування вибірки та відбір ознак. Розглянуто й порівняно декілька моделей машинного навчання, зокрема логістичну регресію, ансамблеві моделі (Random Forest, XGBoost) та нейронні мережі. Запропонована система дозволяє з високою точністю визначати ймовірність розвитку цукрового діабету на основі індивідуальних характеристик користувача. Проведено оцінювання якості моделей за стандартними метриками (точність, повнота, F-мірa, ROC-AUC). Результати підтверджують ефективність застосування штучного інтелекту в медичній сфері, зокрема у задачах прогнозування захворювань. Розроблена система може стати основою для створення персоналізованих сервісів медичної підтримки, а також для використання у клінічній практиці як допоміжний інструмент лікаря.
Рекомендаційна система онлайн – книгарні на основі засобів машинного навчання
(НЛТУ України, 2025-12-26) Годованець Адам Данилович
Магістерська робота містить 89 сторінок пояснювальної записки, 35 рисунків, 8 таблиць, 3 додатки та 21 джерело. У ході виконання дипломної роботи розроблено рекомендаційну систему онлайн – книгарні, яка дає змогу підвищити коефіцієнт конверсії онлайн – книгарні за рахунок надання списку книг, який відповідає інтересам користувача. В першому розділі представлено аналіз предметної сфери та існуючих аналогів. Здійснена специфікація вимог. У другому розділі описано процес проєктування та моделювання системи. В третьому розділі досліджено існуючи рекомендаційні алгоритми та метрики оцінки точності рекомендацій. В четвертому розділі продемонстровано основні етапи реалізації застосунку.
Інтелектуальна система опрацювання великої кількості даних
(НЛТУ України, 2025-12-26) Гатала Богдан Іванович
Дипломна робота присвячена розробці інтелектуальної CRM-системи для аналізу великих клієнтських даних у сфері автомобільного бізнесу. Система поєднує можливості багатопотокового опрацювання інформації, машинного навчання та пояснюваного штучного інтелекту (Explainable AI). Для демонстрації можливостей програмного забезпечення використано CMS October та фреймворк Laravel. Розроблено гнучкий механізм обробки великих обсягів структурованих і неструктурованих даних з використанням файлів типу CSV. Інтелектуальний модуль системи реалізує побудову прогнозів і пояснення результатів за допомогою алгоритмів машинного навчання та бібліотеки SHAP, що забезпечує прозорість ухвалених рішень. Створено адаптивний інтерфейс у стилі e-commerce, орієнтований на потреби автомобільних дилерів. Розроблена система може функціонувати як SaaS- платформа, що забезпечує масштабованість та комерційне використання.
Інтелектуальна система тріангуляції області
(НЛТУ України, 2025-12-26) Гусак Юрій Володимирович
Магістерська кваліфікаційна робота складається з 46 сторінок пояснювальної записки, містить 9 ілюстрацій та 12 джерел літератури. Основна увага приділена розробці та дослідженню Інтелектуальної системи тріангуляції області, спрямованої на підвищення якості зображень шляхом адаптивної фільтрації. Система використовує тріангуляцію Делоне для формування адаптивної геометричної сітки (області), яка інтелектуально зберігає контури, відокремлюючи їх від шуму. У ході розробки застосовувалися бібліотеки OpenCV та SciPy для геометричного моделювання та аналізу, а також фреймворк joblib для паралельної оптимізації CPU-інтенсивних обчислювальних етапів. Експериментальне тестування підтвердило значне підвищення якості зображення та досягнення високого коефіцієнта прискорення на 4-ядерній системі.
Інформаційно-комунікаційна система для проведення відеоконференцій із застосуванням WebRTC
(НЛТУ України, 2025-12-26) Варенюк Орест Юрійович
Дипломна робота містить 86 сторінки пояснювальної записки, 31 рисунків, 1 додаток, 19 джерел. У дипломній роботі досліджено можливості побудови системи аудіо- та відеокомунікації на основі технології WebRTC та реалізовано програмний застосунок, що забезпечує проведення відеодзвінків безпосередньо у веббраузері. Окрім індивідуальних сеансів зв’язку, розроблено вебсервіс для організації багатокористувацьких відеоконференцій. Створене програмне забезпечення орієнтоване на використання у малих організаціях, офісах, а також для забезпечення внутрішнього зв’язку між підрозділами великих підприємств. Робота демонструє практичні переваги WebRTC як відкритої технології реального часу, яка не потребує встановлення додаткових модулів чи плагінів.
Інтелектуальна система аналізу та прогнозування ринку криптовалют
(НЛТУ України, 2025-12-26) Романко Станіслав Андрійович
Магістерська робота містить 86 сторінок пояснювальної записки, 14 рисунків, 3 таблиці, 1 додаток та 19 джерел. У роботі розроблено інтелектуальну систему аналізу та прогнозування ринку криптовалют на основі нейронних мереж LSTM, GRU, CNN-LSTM, тощо. Використано погодинні дані отримані через API CoinGecko. Створено веборієнтований застосунок для автоматизованого збирання, обробки та збереження даних у DuckDB, а також формування щогодинних прогнозів. Інтерфейс, реалізований у Streamlit з використанням Plotly, забезпечує інтерактивну візуалізацію часових рядів і прогнозних моделей. Розроблена система може слугувати аналітичним інструментом для трейдерів і дослідників фінансових ринків.
Інтелектуальна система «Спортивний тренер» засобами react
(НЛТУ України, 2025-12-26) Місьо Андрій Романович
Магістерська робота містить 87 с., 27 рис., 20 джерел. Розроблено інтелектуальну веб-систему «Спортивний тренер» для персоналі- зації тренувань та контролю техніки вправ засобами комп'ютерного зору. Система дозволяє формувати та відстежувати індивідуальні плани користувачів. Аналіз ру- хів у реальному часі реалізовано за допомогою MediaPipe Pose. Зберігання даних про прогрес забезпечує платформа Firebase (Auth, Firestore). Клієнтська частина створена на фреймворку React.
Використання засобів штучного інтелекту для розроблення гри Crosswordium
(НЛТУ України, 2025-12-26) Янчишин Роман Ростиславович
У роботі представлено систему автоматизованого створення кросвордів із використанням технологій штучного інтелекту на прикладі гри Crosswordium. Розроблений у середовищі Unity редактор рівнів поєднує класичні алгоритми побудови сітки з можливостями мовних моделей GPT для підбору слів, генерації підказок і оцінювання якості. Інтеграція з OpenAI API забезпечує гнучке оновлення контенту, а локальні словники — лінгвістичну точність. Описано архітектуру, результати тестування та перспективи розвитку стартап-проєкту Crosswordium із підтримкою користувацьких рівнів і AI-генерації контенту.
Віртуальна клавіатура, керована оком, для людей з обмеженими фізичними можливостями
(НЛТУ України, 2025-12-26) Щербань Олег Ігорович
Магістерська робота містить 76 сторінок пояснювальної записки, 15 рисунків, 9 таблиць, 1 додаток, 36 використаних джерел. У роботі розроблено інформаційно-алгоритмічну модель та програмну концепцію віртуальної клавіатури, керованої рухом очей, призначеної для людей з обмеженими фізичними можливостями. Система забезпечує отримання та фільтрацію координат погляду, визначення фіксацій, вибір символів та формування тексту в реальному часі. Запропоновано методи обробки руху очей, включно зі згладжуванням, фільтрацією шумів і комбінованим визначенням фіксацій, а також архітектуру програмних модулів, що узгоджують усі етапи введення тексту. Система може бути використана як у домашніх умовах, так і в реабілітаційних центрах для забезпечення доступної взаємодії з комп’ютером для користувачів з тяжкими порушеннями моторики.
Інтелектуальна цифрова платформа для управління освітнім процесом
(НЛТУ України, 2025-12-26) Шевчук Оксана Зеновіївна
Дана дипломна робота містить 72 сторінки поянювальної записки, 34 рисунки, 8 таблиць, 11 формул, 4 додаткки і 12 використаних джерел. В даній роботі реалізовано платформу для управління освітнім процесом “Schoolify”. В процесі реалізації проведено аналіз стану проблемної області, сформовано чіткий технічний план та розроблено вебзастосунок. Для розробки вебзастосунку використано мови програмування Java та TypeScript, мову розмітки HTML та мову стилів CSS. Розроблений вебзастосунок дає змогу ознайомитися з інформацією про учнів, вчителів, викладачів, класи закладів освіти, документи користувачів та навчальних закладів.

Browse

Recent Submissions