Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
50 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 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 Модель статистичного аналізу природньої мови на основі нейронної мережі(Сумський державний університет, 2025) Головач, Т.В.У роботі розроблено систему для статистичного аналізу природньої мови шляхом напівавтоматичного визначення повторюваності конкретних слів або словосполучень в тексті. Були використані моделі на основі нейронних мереж, які допомагають проводити нормалізацію тексту та порівнювати семантичну схожість фраз, що дозволяє провести комплексний статистичний аналіз природньої мови у зазначених даних. Модель продемонструвала високу точність (93%) під час тестування на контрольних даних. Єдиним значним недоліком стали помилки у розпізнаванні синонімів, які було усунено через внесення експертних коректив та модифікацію алгоритму обробки тексту. В результаті розроблений код є придатним для практичних застосувань, таких як аналіз відгуків, моніторинг соціальних мереж чи автоматизація аналітики текстових даних..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 Роль та ефективність використання нейронної мережі у вдосконаленні аналізу, класифікації та управління відгуками на товари(Сумський державний університет, 2023) Кільдей, А.Д.; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia VasylivnaУ сучасному інформаційному суспільстві, насиченому великим обсягом текстової інформації, виникає необхідність в ефективних методах її аналізу та класифікації. Особливо це важливо для розпізнавання та систематизації текстів, які відіграють ключову роль у багатьох галузях, від бізнесу до науки. У цьому контексті, дослідження з питань класифікації та аналізу тексту за допомогою нейронних мереж стає важливим завданням, що визначає актуальність даної роботи.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 Програмний додаток нейромережевої генерації зображень для рекламних кампаній(Сумський державний університет, 2024) Волков, П.К.Дипломний проект присвячений розробці програмного додатку нейромережевої генерації зображень для рекламних кампаній. В роботі проведено аналіз предметної області з аналізом аналогів, визначення мети проекту, засобів реалізації, планування та проектування роботи. Представлена поетапна розробка програмного додатку нейромережевої генерації зображень для рекламних кампаній. Після реалізації проекту проведено тестування програмного додатку на відповідність якості. Результатом проведеної роботи є програмний додаток нейромережевої генерації зображень для рекламних кампаній.Item Інформаційна технологія інтелектуального аналізу хімічного складу сталі для підтримки прийняття рішень оператора спектральної лабораторії ливарного виробництва(Сумський державний університет, 2024) Бельдієв, А.С.Робота присвячена розробці інформаційної технології інтелектуального аналізу хімічного складу сталі для підтримки прийняття рішень оператора спектральної лабораторії ливарного виробництва. Було досліджено предметну область класифікації зразків в спектральній лабораторії ливарного виробництва, проаналізовано підходи до класифікації в схожих задачах. Сформована задача про розробку інтегрованої системи для класифікації зразків сталі. Описано підходи до розробки, моделювання та проектування системи. Розроблено інформаційну технологію, яка забезпечує точність класифікації зразків 94,76%, що скорочує час експрес аналізу зразка оператором в середньому на 20%, та дозволяє зменшити операційно-темпову напруженість. Для розробки використовувались технології OpenCV, TesseractOCR, Weka на мові програмування Java. Результати наукової роботи впроваджено у виробничий процес ливарного виробнитва.Item Оптичні нейронні мережі в інформаційних системах(Сумський державний університет, 2023) Ковтун, С.О.Мета кваліфікаційної роботи магістра полягає в глибокому вивченні оптичних нейронних мереж, а саме принципів їх роботи, будови, аналізу переваг та недоліків технології та можливих перспектив для розвитку. У першому розділі здійснено аналіз предметної області досліджуваної теми, а саме ознайомлення з історією виникнення та розвитку концепції оптичних нейронних мереж, принципи матричного множення, що виступають основою обчислень та обробки інформації. Також представлені переваги та недоліки технології. У другому розділі більш детально розглянуто фізичні складові нейронних систем такого типу – оптичні компоненти та їх роль, а також можливі аспекти застосування та перспективи розвитку технології. У третьому розділі демонструється технологія мультиплексування з поділом по довжині хвилі, як один із існуючих фотонних аналогів, які імітують описану функціональність типового оптичного нейрона. Розглядається експериментальний стенд на базі пристрою SOA-MZI та поведінка сигналів, що подаються на його входи для обробки підсилювачами.