Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
4 results
Search Results
Item Штучний інтелект в системах автоматизованого виробництва(Сумський державний університет, 2025) Базиль, Сергій Михайлович; Bazyl, Serhii Mykhailovych; Базиль, Б.С.Сьогодні штучний інтелект (ШІ) виступає одним із головних рушіїв інновацій у різних сферах діяльності людини, зокрема сфері автоматизації, дозволяючи компаніям досягати вищого рівня ефективності. На відміну від класичних автоматизованих систем та комп’ютерно-інтегрованих технологій, що працюють за заздалегідь визначеними алгоритмами, рішення на базі ШІ здатні адаптуватися до швидких змін, навчатися на основі даних та приймати самостійні рішення. Такі технології активно впроваджуються глобальними лідерами виробництва, зокрема Siemens, Tesla, BASF та Amazon, і вже сьогодні трансформують виробничі процеси, логістику, енергетику та сферу обслуговування.Item Застосування симуляторів Arduino в освітньому процесі(Сумський державний університет, 2024) Базиль, Сергій Михайлович; Bazyl, Serhii MykhailovychСучасне інформаційне суспільство з кожним роком усе більше покладається на інновації, робототехніку та штучний інтелект. Сьогодні людина робить ставку на роботизацію та автоматизацію всіх сфер діяльності суспільства. Саме тому, актуальною й однією з основних проблем досягнення високого рівня життя в цифровому середовищі є підготовка сучасного конкурентоспроможного фахівця закладами освіти всіх рівнів, зокрема фахової передвищої освіти. Підготовка висококваліфікованого фахівця є ключовим напрямком діяльності освітньої сфери держави. Зміст освіти все більше збагачується новими педагогічними технологіями, методиками, інструментами, засобами, що відповідають сучасності. Однією з таких педагогічних технологій є комп’ютерна технологія навчання, що дає змогу підвищувати рівень цифрової компетентності майбутніх фахівців. Зважаючи на це, підвищення рівня фахових компетентностей майбутніх фахівців є однією з генеральних проблем закладів. На думку багатьох науковців, цифрова компетентність є однією з ключових компетентностей фахівця в сучасному інформаційному середовищі. Відповідно до Опису рамки цифрової компетентності для громадян України (DigComp 2.1: The Digital Competence Framework for Citizens) цифрова компетентність є ключовою компетентністю в умовах четвертої промислової революції. Цей термін містить впевнене, критичне та відповідальне використання і взаємодію з цифровими технологіями для навчання, працевлаштування, роботи, дозвілля та участі в суспільному житті. Цифрова компетентність охоплює такі поняття: інформаційна грамотність; медіаграмотність; комунікація та співпраця; створення цифрового контенту (включаючи програмування); безпека (включаючи захист персональних даних та кібербезпеку); розв’язання різнопланових завдань; навчання впродовж життя [0]. Відповідно до цього, під час підготовки майбутніх фахівців у закладах освіти, інструментом для підвищення рівня його цифрової компетентності виступають симулятори Arduino.Item Робототехніка в сучасному житті(Запорізька медична академія післядипломної освіти МОЗ України, 2022) Мельниченко, А.Д.У роботі розглянуто роль технології, на прикладі роботів, у висококваліфікованих професіях у галузі науки і техніки, які можуть використовувати інформацію для розвитку або вдосконалення стратегії компаній.Item Автоматизація процесу фінансового моніторингу легалізації коштів, отриманих незаконним шляхом(Видавництво Національного університету «Острозька академія», 2019) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Левченко, В.П.; Миненко, Сергій Володимирович; Миненко, Сергей Владимирович; Mynenko, Serhii VolodymyrovychУ статті розроблено та описано алгоритм прототипу автоматизованого модулю системи фінансового моніторингу, що базується на оцінюванні ризиків використання фінансових установ з метою легалізації коштів, отриманих незаконним шляхом та через фінансування тероризму. Візуалізація запропонованого алгоритму реалізована за допомогою блок-схем. Методичним інструментарієм дослідження стали такі загальнонаукові методи: аналіз і синтез, узагальнення, моделювання та проектування. Результатом дослідження є алгоритм прототипу автоматизованого модулю фінансового моніторингу, призначений для виявлення в режимі реального часу фінансових операцій, що підпадають під ознаки фінансового моніторингу, та здійснення класифікації клієнтів банку на ризикових та не ризикових. У статті описані етапи роботи цього алгоритму, основними з яких є: 1) формування вхідного масиву даних в розрізі фізичних та юридичних осіб (адреси, імені, засновників, інформація про статутний капітал та фінансовий стан клієнта); 2) оцінка ризикованості клієнта (перевірка на відповідність фінансового стану кількості працівників юридичної особи, перевірка, чи строк функціювання юридичної особи більше 3 місяців); 3) оцінка ризикованості фінансової операції (перевірка частоти здійснення операцій, перевірка на перевищення суми, встановленої законодавстом, перевірка на ризиковість призначення платежу, перевірка на відповідність суми операції фінансовому стану клієнта); 3) запис у базу даних інформації про ризикованість клієнта та операції. У дослідженні вперше було використано аналіз публічних державних реєстрів для оцінки клієнта фінансової установи. Цей алгоритм може бути використаний у комерційних банках для виявлення операцій, що підлягають під ознаки фінансового моніторингу, та державними регуляторами з метою удосконалення національної системи протидії легалізації коштів, отриманих незаконним шляхом та через фінансування тероризму.