Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти (ЕлІТ)
Permanent URI for this collectionhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/67302
Browse
136 results
Search Results
Item Інтелектуальна система рекомендацій для фільмів із використанням гібридного підходу(Сумський державний університет, 2025) Біловодська, В.І.Розроблено Telegram бот рекомендацій фільмів з використанням різних методик машинного навчання для автоматизації пошуку, а також базу даних для зберігання інформації користувачів та покращення роботи додатку.Item Інтелектуальна система психологічної підтримки(Сумський державний університет, 2025) Гупало, С.М.Розроблено інтелектуальну систему психологічної підтримки на основі генеративних моделей штучного інтелекту. Складено планування майбутніх оновлень, а також покращення її взаємодії з користувачами.Item Інформаційна система підготовки студентів до Єдиного державного кваліфікаційного іспиту "Крок"(Сумський державний університет, 2025) Романчук, А.Р.Pозроблено сайт для тренінгів майбутніх спеціалістів у медичній галузі, що підготовлює їх до проходження Єдиного державного кваліфікаційного іспиту «Крок» з використанням фреймворку Django.Item Інформаційна система підготовки суддів до іспиту(Сумський державний університет, 2025) Сніжко, Д.О.Створено програму, яка містить модуль тестування, функції обліку резуль-татів, статистичний аналіз та адаптивні механізми навчання. Реалізовано базу даних, розроблено зручний графічний інтерфейс користувача і змодельова-но логіку роботи системи.Item Веборієнтована інформаційна система притулку для тварин(Сумський державний університет, 2025) Гриценко, М.А.Розроблено повноцінну веб-інформаційну систему, яка забезпечує функції реєстрації, обліку, редагування інформації про тварин, а також реалізовано публічний каталог для потенційних господарів. Система є простою у розгортанні та використанні.Item Інформаційна система пошуку та рекомендації фільмів з урахуванням індивідуальних уподобань користувача(Сумський державний університет, 2025) Денисенко, Є.С.У результаті проведеного дослідження було розроблено Telegram-бота, який забезпечує користувачів зручним інструментом для отримання інформації про фільми, зокрема описів, року випуску, рейтингів та інших характеристик. В процесі реалізації було проаналізовано і обрано оптимальний API для отримання кіноконтенту, спроєктовано архітектуру бота, розроблено функціональні модулі для обробки запитів та відповіді користувачам у режимі реального часу. Проведено тестування бота в різних сценаріях взаємодії, що підтвердило його працездатність та ефективність. Отримані результати демонструють практичну придатність розробленого рішення для автоматизації пошуку та надання структурованої інформації про фільми через платформу Telegram.Item Розробка 2D платформера(Сумський державний університет, 2025) Волошин, О.В.Розробка 2D платформера "Креативний Платформер" з динамічними ігровими елементами, системою рівнів та інтуїтивно зрозумілим інтерфейсом за допомогою бібліотеки Pygame. Проведено аналіз існуючих 2D платформерів, застосовано об'єктно-орієнтоване програмування для структурування коду, використано алгоритми виявлення колізій та реалізації ігрової фізики.Item Інформаційна система автоматичного резервного копіювання для Google Диска(Сумський державний університет, 2025) Білоцерківець, Б.Р.Розроблено програмне забезпечення автоматичного резервного копіювання даних для хмарного сховища Google Drive на мові програмування Python.Item Інформаційна система управління завданнями та аналізу продуктивності та ефективності менеджменту для малого та середнього бізнесу(Сумський державний університет, 2025) Шеліхов, Д.Ю.Розроблено веб-додаток для керування завданнями, який дозволяє користувачам створювати, редагувати та відстежувати виконання завдань, а адміністраторам — керувати групами, користувачами та аналізувати результати роботи та виконаних задач.Item Інформаційна система формування продуктових рекомендацій на основі методів машинного навчання(Сумський державний університет, 2025) Громовий, К.В.Комплексна інформаційна система для формування продуктових рекомендацій з шістьма алгоритмами, метриками якості та практичними рекомендаціями щодо вибору оптимальних підходів. Система демонструє можливість реалізації ефективних рекомендаційних систем в умовах обмежених ресурсів.