Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
61 results
Search Results
Item Інформаційна інтелектуальна система прогнозування погодних умов(Сумський державний університет, 2025) Давиденко, Д.О.Розроблено інтелектуальну інформаційну систему у вигляді Telegram-бота для прогнозування погодних умов. Система дозволяє користувачам обирати локацію , дату та ввести погодні данні у вибраній локації, отримувати прогноз температури, вологості, опадів і швидкості вітру, використовуючи модель машинного навчання, натреновану на історичних метеоданих. Telegram-бот реалізує інтерактивний інтерфейс на основі фреймворку Aiogram, зберігає дані користувачів у базі SQLite та забезпечує обробку запитів у реальному часі.Item Інтелектуальна система аналізу рукописних текстів(Сумський державний університет, 2025) Штонда, С.С.створено інтелектуальну систему у вигляді Telegram-бота, який розпізнає рукописний текст із зображень і PDF, обробляє його через LLM для виправлення помилок і структурування, та повертає результат користувачу. Система підтримує асинхронну обробку, контейнеризацію (Docker) і керування станами (RedisItem Інформаційна система ієрархічного розпізнавання об'єктів на місцевості на основі методів машинного навчання(Сумський державний університет, 2025) Саєнко, М.Д.Розроблено інформаційну систему ієрархічного розпізнавання об'єктів на місцевості з використанням методів машинного навчання. Система реалізує двоетапний підхід: спочатку виявляються області з транспортними засобами за допомогою детектора YOLOv8, а потім здійснюється точна класифікація типів транспорту з використанням ResNet18. Створено графічний інтерфейс користувача для взаємодії з системою та покрокової демонстрації роботи кожного рівня ієрархії.Item Інформаційна система алгоритмічного трейдингу з використанням штучного інтелекту(Сумський державний університет, 2025) Рудь, А.Ю.Розроблено інформаційну систему алгоритмічного трейдингу з прогнозною моделлю SARIMA, яка автоматично аналізує дані, формує торгові дії та виконує їх через біржові API. Реалізовано масштабовану архітектуру з розподіленими сервісами, адміністраторською панеллю, хмарною інфраструктурою та підтримкою модульної інтеграції нових алгоритмів і моделей.Item Веб-плагін автоматизації верифікації візуального контенту(Сумський державний університет, 2025) Сікора, Я.В.Кваліфікаційна робота присвячена розробці веб-плагіну для автоматизованої ідентифікації згенерованого візуального контенту з використанням методів глибокого навчання. У роботі розглянуто сучасні підходи до генерації зображень, виявлено характерні візуальні дефекти та розроблено ефективну модель двокласової класифікації зображень на основі CNN. Проведено аналіз архітектур нейронних мереж, побудовано та протестовано систему на основі зібраного датасету з реальних і згенерованих зображень, реалізовано програмну частину плагіна з відповідним інтерфейсом. Підтверджено ефективність моделі за допомогою метрик точності, повноти, F1-міри. Результатом є працюючий веб-плагін, що може бути інтегрований у системи інформаційної безпеки та контент-модерації.Item Програмний додаток розпізнавання пневмонії за рентгенівськими знімками(Сумський державний університет, 2025) Кириченко, Д.С.Кваліфікаційна робота присвячена розробці веб-додатку для розпізнавання пневмонії за рентгенівськими знімками. Проведено аналіз предметної області, архітектур нейронних мереж та програмних аналогів. Обрано згорткову нейронну мережу (CNN) як найбільш ефективну для задачі аналізу медичних зображень. Реалізовано програмний додаток із багатошаровою CNN, розроблений мовою Python без використання готових фреймворків. Веб-інтерфейс взаємодіє з нейромережею через Flask API. Результатом є функціональний програмний додаток, що дозволяє автоматизувати процес діагностики пневмонії та спрощує роботу медичних фахівців.Item Інформаційна технологія машинного навчання геоінформаційної системи спостереження за розвитком агрокультур(Сумський державний університет, 2025) Тєлєтов, Д.О.Робота присвячена розробці моделі ієрархічного інформаційно-екстремального машинного навчання, призначеної для задач семантичного сегментування сільгоспугідь. Побудовано вхідний математичний опис модуля ГІС, який навчається. Наведено функціональну категорійну модель ієрархічного машинного навчання, на основі якої розроблено алгоритм ієрархічного ІЕМН. Створено програмне забезпечення, що реалізує запропонований алгоритм, проведено експериментальне навчання моделі на основі сформованої навчальної вибірки. За результатами функціонального тестування підтверджено високу точність машинного навчання і надійність розробленого алгоритмуItem Інформаційна технологія розпізнавання типу і координат безпілотного літального апарату за звуковим сигналом(Сумський державний університет, 2025) Лифар, І.С.Розроблено інформаційну технологію, засновану на ІЕІТ, для розпізнавання типу БПЛА за акустичним сигналом. Проведено експериментальне моделювання, яке показало середню точність класифікації на рівні 83,7% при базовому класі №1. Отримані результати підтверджують ефективність запропонованого підходу навіть без глибокої оптимізації параметрів моделі. На основі даної технології було розроблено концептуальну модель системи недорогої двовимірної амплітудної акустичної локації БПЛА із застосуванням алгоритму розпізнавання ІЕІТ. Визначено перспективи для подальшого підвищення точності за рахунок оптимізації системи контрольних допусків та розширення простору ознак.Item Інформаційна технологія створення системи підтримки прийняття рішень для оцінки відповідності навчального контенту освітньо-наукової програми сучасним вимогам(Сумський державний університет, 2025) Бондарєв, А.С.Розглянуто методи моніторингу освіти в Україні та методи інтелектуального аналізу даних. Шляхом імітаційного моделювання сформовано вхідний математичний опис СППР для оцінювання відповідності навчального контенту кафедри комп’ютерних наук сучасним вимогам. Розроблено комплекс функціональних категорійних моделей , на основі яких розроблено і програмно реалізовано ієрархічне інформаційно-екстремальне машинне навчання за декурсивною структурою даних.Item Інформаційна система прогнозування обсягу генерації електроенергії сонячними станціями(Сумський державний університет, 2024) Сенча, Є.С.Дипломний проект присвячений розробці інформаційної системи для прогнозування генерації сонячними панелями. Проведено аналіз предметної області, обґрунтовано актуальність розробки, визначено мету та засоби реалізації. Створено систему, яка дозволяє завантажувати історичні дані, отримувати погодні дані з API, навчати та використовувати LSTM моделі для прогнозування. Система протестована на відповідність вимогам, результатом є ефективний інструмент для прогнозування генерації сонячної енергії.