Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
37 results
Search Results
Item Застосування штучного інтелекту в прогнозуванні економічних показників(Сумський державний університет, 2025) Розгон, Ю.В.У сучасних умовах глобальної цифровізації, інтенсивного розвитку інформаційних технологій та широкого впровадження аналітичних інструментів у сферу економіки, проблема прогнозування макроекономічних показників, зокрема валового внутрішнього продукту (ВВП), набуває винятково важливого значення. ВВП є одним з основоположних індикаторів стану економіки держави, відображає загальний обсяг вироблених товарів і послуг у країні за певний період та використовується як основа для формування бюджетної, монетарної, інвестиційної та соціальної політики. Саме тому точність його прогнозування є критично важливою для ухвалення ефективних управлінських рішень як на державному, так і на корпоративному рівні. Актуальність теми дослідження зумовлена необхідністю підвищення ефективності інструментарію економічного прогнозування в умовах нестабільності зовнішнього середовища, глобальних викликів та високої мінливості економічних процесів.Item Інтелектуальна технологія класифікації проблем постави людини на основі аналізу візуальних даних(Сумський державний університет, 2024) Морквіна, В.В.Розроблено інтелектуальну технологію, яка визначає ключові анатомічні точки постави та обчислює їх кути. Використовуючи існуючі патерни, програмний продукт надає користувачу класифікацію типів порушень постави та рекомендовані вправи для її покращення.Item Обробка природної мови для аналізу тональності(Cумський державний університет, 2024) Грибініченко, Я.А.У роботі розроблено систему для автоматичного визначення тональності текстів. Була реалізована модель на основі нейронної мережі, яка використовує рекурентні шари LSTM для врахування контексту слів, а також алгоритм LIME для пояснення результатів класифікації, що дозволяє визначати ключові слова, що впливають на прийняття рішень. Тестування показало, що модель досягає точності 91% на тренувальній вибірці та 88% на валідаційній після трьох епох навчання, що підтверджує її високу ефективність. Було виявлено деякі труднощі, зокрема недостатня вага деяких слів у навчальному наборі, однак ці проблеми були вирішені шляхом додавання нових даних і вдосконалення алгоритму обробки текстів. В результаті точність фінальної моделі склала 85%, що робить її придатною для практичних застосувань, таких як аналіз відгуків, моніторинг соціальних мереж чи автоматизація аналітики текстових даних.Item Штучний інтелект і творчість: добірка авторських журналістських матеріалів(Сумський державний університет, 2024) Хоба, Ю.М.Кваліфікаційна робота присвячена створенню добірки авторських журналістських матеріалів, у яких висвітлюються проблеми взаємодії штучного інтелекту (ШІ) та творчості. У роботі розглядаються теоретичні та практичні аспекти використання ШІ у різних сферах творчої діяльності, таких як мистецтво, музика, література. Аналізуються сучасні алгоритми машинного навчання, нейронні мережі та інші технології, які сприяють генеруванню нових ідей та художніх творів. Особливу увагу приділено питанням співпраці між людиною та ШІ, етичним аспектам використання штучного інтелекту в творчому процесі, а також потенціалу ШІ для розширення меж людської креативності. У роботі наведено приклади успішних і невдалих проектів, де ШІ виступає як інструмент для створення нових художніх форм. Визначено, що ШІ має значний потенціал для стимулювання творчих процесів і може стати невід'ємною частиною сучасного мистецтва та культури. Водночас, важливо враховувати етичні та соціальні виклики, пов'язані з інтеграцією ШІ в творчі сфери. Робота містить посилання на 29 джерел. Обсяг роботи складає 44 сторінки. Актуальність теми зумовлена стрімким розвитком технологій штучного інтелекту та їх широким застосуванням у творчих сферах. У сучасному світі ШІ не лише автоматизує рутинні завдання, а й стає потужним інструментом для створення інноваційних продуктів і художніх творів. Вивчення можливостей ШІ у творчому процесі є важливим для розуміння його потенціалу та обмежень, а також для розробки нових методів співпраці між людиною і машиною. Сфера застосування інформаційного продукту – поширення матеріалів у мережі Інтернет.Item Використання нейромереж та штучного інтелекту для оптимізації поведінки безпілотних систем в емуляторі бойових дій в покроковому режимі(Cумський державний університет, 2024) Шульженко, В.В.Мета роботи: Створення моделі штучного інтелекту для оптимізації поведінки безпілотної системи в емуляторі бойових дій в покроковому режимі Rage Of Mechs. Об’єкт дослідження: Емулятор бойових дій в покроковому режимі Rage Of Mechs. Предмет дослідження: Алгоритми для створення штучного інтелекту з використанням нейронних мереж. Методи дослідження: Літературний аналіз, аналіз архітектури середовища емулятора Rage Of Mechs, емпіричний аналіз роботи моделі штучного інтелекту, апробація результатів.Item Порівняння сучасних функцій активації у нейронних мережах(Cумський державний університет, 2024) Литвиненко, І.Д.Розглянуто сучасні функції активації та порівняно їх характеристики. Запропоновано власну функцію з огляду на властивості оглянутих функцій. Написано код для відтворюваного проведення чотирьох груп експериментів. Проаналізовано властивості кожної з функцій та співставлено з результатами експериментів.Item Науковий твір "Аналіз впливу продуктивності кіберспортивної команди на результати кіберспортивних матчів із використанням технологій інтелектуального аналізу даних"(УКРНОІВІ, 2023) Гриценко, Костянтин Григорович; Гриценко, Константин Григорьевич; Hrytsenko, Kostiantyn Hryhorovych; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Яценко, Валерій Валерійович; Яценко, Валерий Валерьевич; Yatsenko, Valerii Valeriiovych; Діденко, Ірина Вікторівна; Диденко, Ирина Викторовна; Didenko, Iryna Viktorivna; Доценко, Тетяна Віталіївна; Доценко, Татьяна Витальевна; Dotsenko, Tetiana VitaliivnaІндустрія кіберспорту є міжнародною соціокультурною сферою, яка останнім часом почала активно розвиватися і в Україні. Кіберспорт визнаний світовим співтовариством як повноцінний вид спорту, що є невід’ємною частиною сучасної культури. У багатьох країнах світу кіберспорт має державну підтримку, змагання високого рівня та відповідні освітні програми. У 2020 році в Україні кіберспорт також було визнано офіційним видом спорту, а у серпні 2021 року Україна вперше приймала у себе чемпіонат Європи з кіберспорту. З метою аналізу впливу продуктивності кіберспортивної команди на результати кіберспортивних матчів проведено дослідження за допомогою розроблених із використанням технологій інтелектуального аналізу даних пакета SAS Enterprise Miner прогнозних моделей у вигляді дерева рішень, логістичної регресії та нейронної мережі. Проведене дослідження дозволило проаналізувати, як саме показники продуктивності кіберспортивної команди впливають на результати матчів кіберспортивної дисципліни League of Legends, та обґрунтувати використання нейронної мережі як найкращого предиктора результатів кіберспортивних матчів, метою якого є надання порад гравцям щодо того, як змінити стратегію гри, в якій вони зазнають поразки.Item Modelling the potential convergence of the cybersecurity system and combating money laundering(Sumy State University, 2022) Svitlychna, А.О.У роботі проведено аналіз потенційної конвергенції системи кібербезпеки та протидії відмиванню коштів. Данна проблема є глобальною, оскільки сьогодення диктує людству нові правила ефективної співпраці і вирішення проблем різних рівнів. У роботі проведено статистичний та візуальний аналіз, за допомогою якого були описані фактори, які мають вплив на рівень безпеки в фінансовому секторі. Канонічний аналіз допоміг ідентифікувати фактори, які характеризує рівень цифрової трансформації в кібербезпеці. У роботі використовувалися два методи аналізу – нейромережевий та регресійний аналіз. Ці види аналізу були використані, щоб визначити, який із них найкраще описує потенційний процес конвергенції системи кібербезпеки та протидії відмиванню коштів. Проведений аналіз показав, що завдяки впровадженню потенційної конвергенції систем можна ефективно протидіяти відмиванню грошей.Item Інформаційне та програмне забезпечення системи ідентифікації безпілотних літальних апаратів(Сумський державний університет, 2022) Іващенко, А.О.Розроблено і програмно реалізовано систему, що здатна навчатися розпізнаванню виду БПЛА за результатами аналізу трафіка, який передається ним на наземну станцію керування. При цьому було використано нейромережевий підхід до формування класифікаторуItem Застосування штучного інтелекту для прогнозування детермінант світових кібертурнірів(Вісник Хмельницького національного університету, 2021) Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Миненко, Сергій Володимирович; Миненко, Сергей Владимирович; Mynenko, Serhii Volodymyrovych; Грек, К.А.Стрімкий розвиток інформаційних технологій та їх впровадження у повсякденне життя людей призвело до популяризації кіберспортивних турнірів, як один із видів спорту. Привернута увага не тільки гравців, а і спонсорів, інвесторів та дослідників, змушує більш серйозно ставитися до цього молодого виду спорту. Таким чином постає питання більш детального аналізу та прогнозу показників ефективності для майбутнього розвитку даної сфери. Основною метою проведеного дослідження є побудова прогнозної нейромережевої моделі для прогнозування детермінант світових кібертурнірів. Методичним інструментарієм проведеного дослідження стали моделі штучної нейронної мережі (багатошаровий персептрону MLP-архітектури з використанням алгоритму BFGS, радіальна базисна функція RBF-архітектури з використанням алгоритму RBFT. Об’єктом дослідження обрано 9 детермінант світових кібертурнірів. Побудова прогнозної моделі в статті здійснено в наступній логічній послідовності: визначено регресійна залежність кожної з детермінант від часового фактору та визначено прогнозне значення, навчання нейронних мереж за сформованою вибіркою показників, прогнозування значень детермінант світових кібертурнірів на період 2021-2025 рр. на основі побудованих нейронних мереж. Проведені розрахунки засвідчили, що до 2025 року більшість із зазначених детермінант збільшиться в порівнянні з поточним періодом. Результати проведеного дослідження можуть бути корисними для майбутніх інвесторів, кіберспортивним федераціям, а також науковцям, які займаються дослідженням даної сфери.