2024
Permanent URI for this collectionhttps://ekhsuir.kspu.edu/handle/123456789/20323
Browse
Item МЕТОДИ АНАЛІЗУ ВРАЗЛИВОСТЕЙ АПАРАТНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ(2024) Гаврилів, В. В.Дана робота зосереджена на процесі розробки моделей програмно-апаратних систем заснованих на мікроконтролерах. Ці моделі дозволять виявлення апаратних та програмних вразливостей цієї системи на рівні проектування, до передачі мікроконтролерів безпосередньо до виробництва. Програмне і апаратне забезпечення системи реалізують відповідні частини, використовуючі спеціалізовані мови високого рівня, тому застосування технологій формальної верифікації для контролю якості кінцевих продуктів є актуальною. А задача оцінки можливих вразливостей апаратної частини до безпосередньо її виготовлення може вважатись критичною. / This work focuses on the process of developing models of software-hardware systems based on microcontrollers. These models will allow identifying hardware and software vulnerabilities of this system at the design level, before transferring microcontrollers directly to production. The software and hardware of the system are implemented by the corresponding parts using specialized high- level languages, therefore the use of formal verification technologies for quality control of final products is relevant. And the task of assessing possible vulnerabilities of the hardware part before its direct manufacture can be considered critical.Item МЕТОДИ І ТЕХНОЛОГІЇ ПРОГРАМУВАННЯ АВТОМАТІВ З ПРОДАЖУ РІДИН(2024) Романенко, А. П.Ця робота присвячена методам і технологіям програмування вендінгових торгових автоматів з продажу рідин, зокрема питної води. У сьогодення тема набуває актуальності, оскільки вирішує декілька соціальних питань. Перше — це забезпечення населення якісною питною водою, друге — це повторне використання тари, що зменшить кількість побутових відходів. / This work is devoted to the methods and technologies of programming vending machines for the sale of liquids, in particular drinking water. Today, the topic is gaining relevance, as it solves several social issues. The first is providing the population with high-quality drinking water, the second is the reuse of containers, which will reduce the amount of household waste.Item УПРОВАДЖЕННЯ СИСТЕМИ АНАЛІТИЧНИХ ЗВІТІВ У СЕРВІСІ KSU24 ДЛЯ ВІДДІЛІВ ТА СЛУЖБ ХДУ(2024) Сімченко, С. В.Ця робота присвячена впровадженню системи аналітичних звітів у сервісі KSU24 для відділів та служб Херсонського державного університету (ХДУ). У роботі розглядаються існуючі аналітичні системи для освітніх та бізнес-процесів, аналізуються потреби відділів ХДУ щодо отримання даних та видів аналітичних звітів. Основна увага приділяється розробці та впровадженню аналітичних звітів на основі Python та Pandas, а також інтеграції цих звітів у платформу KSU24. Результати дослідження показують, що впровадження аналітичної системи сприяє підвищенню ефективності управління освітніми та адміністративними процесами в університеті. Робота містить рекомендації щодо подальшого розвитку аналітичних інструментів для підтримки прийняття управлінських рішень./ This thesis is dedicated to the implementation of an analytical reporting system in the KSU24 service for the departments and services of Kherson State University (KSU). The work examines existing analytical systems for educational and business processes, analyzes the needs of KSU departments regarding data acquisition and types of analytical reports. The main focus is on the development and implementation of analytical reports based on Python and Pandas, as well as the integration of these reports into the KSU24 platform. The results of the study show that the implementation of the analytical system contributes to improving the efficiency of managing educational and administrative processes at the university. The thesis includes recommendations for the further development of analytical tools to support decision-making processes.Item РОЗРОБКА ОСВІТНІХ ПРОГРАМ З ВИКОРИСТАННЯМ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ НА ОСНОВІ ДАНИХ РИНКУ ПРАЦІ(2024) Гулін, О. В.Ця робота присвячена дослідженню методів машинного навчання для підтримки розробки освітніх програм на основі даних ринку праці. Основна увага зосереджена на використанні машинного навчання для аналізу попиту на професії та навички, а також прогнозування змін на ринку праці. Метою дослідження є створення підходу до застосування машинного навчання в освітній аналітиці, що сприяє розробці програм, які відповідають актуальним вимогам роботодавців та підвищують конкурентоспроможність випускників на ринку праці. / This work is dedicated to exploring machine learning methods to support the development of academic programs based on labor market data. The main focus is on using machine learning for analyzing demand for professions and skills and forecasting changes in the labor market. The aim of the study is to create an approach for applying machine learning in educational analytics, which contributes to designing programs that meet current employer requirements and enhance graduates' competitiveness in the job market.Item РОЗРОБЛЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ "SMART UNIVERSITY"(2024) Войченко, В. В.Ця робота присвячена розробці оновлення для сервісу з web-інтерфейсом, необхідного для моніторингу та керуванням датчиками університету та моніторингу збитків від обстрілів. Більшість існуючих на даний момент систем мають нейтральну направленість та не розраховані на розробку сервісів розумних навчальних закладів. Ті сервіси, які визначили направленість як системи розумних навчальних закладів мають закритий код або незавершений вигляд. З огляду на це, кваліфікаційна робота характеризується актуальністю. Метою кваліфікаційної роботи є розробка оновлення для системи моніторингу та керування датчиками, які встановлені в навчальному закладі, моніторингу збитків та надання інформації про будівлю навчального закладу. Для досягнення зазначеної мети проводиться аналіз схожих сайтів, створюються вимоги до оновленої версії сервісу, вивчаються сучасні бібліотеки та методи веб-розробки. / This work is devoted to the development of an update for a web-based service required to monitor and control university sensors and monitor damage from shelling. Most of the currently existing systems are neutral in their focus and are not designed to develop smart school services. Those services that have defined their focus as smart school systems have closed source code or an incomplete form. In view of this, the qualification work is characterized by relevance. The purpose of the qualification work is to develop an update for the system for monitoring and controlling sensors installed in an educational institution, monitoring damage and providing information about the building of an educational institution. To achieve this goal, an analysis of similar sites is carried out, requirements for an updated version of the service are created, modern libraries and web development methods are studied.Item ПОРІВНЯЛЬНЕ ОЦІНЮВАННЯ МЕТОДІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ЦІН НА НЕРУХОМОСТІ(2024) Федченко, К. О.Ця робота досліджує методи машинного навчання для використання у веб-сервісах, що прогнозують ціни на нерухомість, враховуючи різні характеристики квартир. У роботі розглянуто використання моделей машинного навчання та аналіз схожих квартир для визначення середніх ринкових цін. Вона також обговорює виклики, пов'язані з інтеграцією прогнозування цін у реальному часі в існуючі веб-платформи, та пропонує рішення для автоматизованого аналізу цін на основі великого масиву даних. Ця робота є корисною для розробників веб-сервісів, аналітиків нерухомості та орендодавців, які прагнуть підвищити ефективність оцінки ринкових цін. / This work explores machine learning methods for use in web services that predict real estate prices based on various apartment characteristics. The paper examines the use of machine learning models and the analysis of similar apartments to determine average market prices. It also discusses challenges associated with integrating real-time price prediction into existing web platforms and proposes solutions for automated price analysis based on large datasets. This work is valuable for web developers, real estate analysts, and landlords aiming to improve the efficiency of market price evaluation.Item 3D ОБ'ЄКТИ ДЕМОНСТРАЦІЇ ТРАЄКТОРІЙ РУХУ В ЗАДАЧАХ КІНЕМАТИКИ(2024) Заремба, С. П.Ця робота присвячена процесу створення програмного забезпечення для інтерактивної демонстрації 3D траєкторій руху в задачах кінематики. Мета дослідження, забезпечення в наукових дослідження в галузі кінематики і з метою поглиблення освітнього процесу, створити програмне забезпечення для інтерактивної демонстрації руху 3D моделей траєкторії руху./ This work is devoted to the process of creating software for interactive demonstration of 3D motion trajectories in kinematics problems. The purpose of the study, to provide scientific research in the field of kinematics and to deepen the educational process, to create software for interactive demonstration of 3D models ofmotion trajectoriesItem РЕАЛІЗАЦІЯ ВЗАЄМОДІЇ ПЛАТФОРМИ ВІДЕОКОНФЕРЕНЦІЙ ZOOM ІЗ ПЛАТФОРМОЮ KSU24(2024) Новіков, М. М.Робота присвячена створенню веб додатку-сервісу для інтеграції можливостей системи проведення онлайн конференцій Zoom із платформою керування процесами Херсонського державного університету KSU24. Аналогічні системи не мають у собі повної підтримки роботи з Zoom зустрічами, що послугувало ідеї створення подібного сервісу. Метою кваліфікаційної роботи є спроєктувати й розробити сервіс-адаптер, який поєднує систему KSU24 та Zoom API задля впровадження бізнес-процесу організації та проведення конференцій, моніторингу та аналітики відповідного заходу в цифрових журналах. Для досягнення поставленої мети вивчається документація по Zoom та .NET. / The work is devoted to the creation of a web application service for integrating the capabilities of the Zoom online conference system with the process management system of Kherson State University KSU24. Similar systems do not have full support for working with Zoom meetings, which served the idea of creating a similar service. The goal of the qualification work is to design and develop a service adapter that combines the KSU24 system and Zoom API for the implementation of the business process of the organization and holding conferences, monitoring and analytics of the corresponding event in digital magazines. To achieve the goal, the documentation on Zoom and .NET is studied.Item ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ МАРКЕТИНГОВОЇ СТРАТЕГІЇ ЗАКЛАДУ ВИЩОЇ ОСВІТИ(2024) Гулевич, І. С.Ця кваліфікаційна робота присвячена дослідженню та розробці маркетингової стратегії для закладу вищої освіти з використанням штучного інтелекту. На сьогоднішній день штучний інтелект активно застосовується в різних галузях, включаючи освіту та маркетинг, однак специфічні методи, які поєднують ці сфери, недостатньо досліджені. Дана робота спрямована на створення стратегії, яка дозволить ефективно залучати потенційних студентів і підтримувати позитивний імідж закладу за допомогою інструментів штучного інтелекту, таких як аналіз даних та автоматизація процесів. Метою роботи є розробка інтегрованої маркетингової моделі, що використовує штучний інтелект для оптимізації комунікацій та підвищення залучення студентів. Для досягнення мети буде проведено аналіз сучасної літератури з маркетингових технологій та штучного інтелекту. / This qualification work is devoted to the study and development of a marketing strategy for a higher education institution using artificial intelligence. Today, artificial intelligence is actively used in various fields, including education and marketing, yet specific methods combining these areas are insufficiently studied. This work aims to create a strategy that will effectively attract prospective students and maintain a positive institution image through AI tools, such as data analysis and process automation. The purpose of the work is to develop an integrated marketing model that utilizes AI to optimize communication and increase student engagement. To achieve this goal, an analysis of current literature on marketing technologies and artificial intelligence will be conducted.Item ПРОГНОЗУВАННЯ ДИНАМІКИ ФІНАНСОВОГО РИНКУ ЗА ДОПОМОГОЮ АНАЛІЗУ НАСТРОЇВ ІНВЕСТОРІВ ЗАСОБАМИ ХМАРНИХ СЕРВІСІВ(2024) Калініченко, І. В.Ця робота присвячена дослідженню методів автоматизованого аналізу настроїв інвесторів для підтримки прийняття рішень у сфері фінансової аналітики, зокрема в контексті фондового ринку. Основна увага зосереджена на використанні аналізу настроїв для прогнозування динаміки фінансового ринку та визначення інвестиційних можливостей на основі настроїв інвесторів і макроекономічних факторів. Метою дослідження є розробка підходу до застосування автоматизованого аналізу настроїв інвесторів у фінансовій аналітиці, що сприяє ефективному прийняттю інвестиційних рішень і оцінці впливу ключових факторів на динаміку фінансового ринку. / This work is dedicated to exploring methods of automated investor sentiment analysis for decision support in financial analytics, specifically in the context of the stock market. The main focus is on using sentiment analysis to forecast financial market dynamics and identify investment opportunities based on investor sentiments and macroeconomic factors. The aim of the study is to develop an approach to applying automated investor sentiment analysis in financial analytics, which contributes to effective investment decision-making and assessing the impact of key factors on financial market dynamics.Item РОЗРОБЛЕННЯ ЛОКАЛІЗАЦІЙНОГО ІНТЕРФЕЙСУ СИСТЕМИ KSU24 УКРАЇНСЬКОЇ, АНГЛІЙСЬКОЇ, НІМЕЦЬКОЇ ТА ІСПАНСЬКОЇ МОВИ(2024) Солонина, Т. О.У цій роботі розглядається розроблення локалізаційного інтерфейсу системи KSU24 для чотирьох мов: української, англійської, німецької та іспанської. Основною метою дослідження є створення багатомовної платформи, що забезпечує зручне використання для користувачів із різних мовних спільнот. Описано підходи до локалізації інтерфейсу, включаючи аналіз специфічних мовних та культурних особливостей кожної мови, а також використання сучасних технологій локалізації та перекладу. Результати роботи демонструють успішну інтеграцію мовних варіантів у систему та покращення її функціональності для міжнародного використання. / This paper focuses on the development of a localization interface for the KSU24 system in four languages: Ukrainian, English, German, and Spanish. The primary goal of the study is to create a multilingual platform that ensures user-friendly experiences for speakers from different linguistic communities. The research outlines approaches to interface localization, including the analysis of linguistic and cultural peculiarities of each language, as well as the use of modern localization and translation technologies. The results demonstrate the successful integration of language versions into the system and improvements in its functionality for international usage.Item СТВОРЕННЯ ІНТЕРАКТИВНОГО ПОМІЧНИКА СТУДЕНТА ЗІ ЗАСТОСУВАННЯМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ(2024) Карпов, І. В.Ця робота присвячена створенню та тестуванню моделі інтерактивного помічника студента ХДУ із застусованням штучного інтелекта "Єва". Актуальність теми даної кваліфікаційної роботи полягає у тому, щоб зробити огляд чат-ботів зі штучним інтелектом конкурентів чат-боту «Єва», щоб описати їх функціонал та зробити це завдяки «SWOT analisis» та «Related works». На основі цих аналізів розробити технічну специфікацію, до якої входять виявлені та сформовані вимоги до чат-бота «Єва», «Use case» діаграми, на яких будуть зображені й описані ролі користувачів та функціонал чат-бота «Єва». Наша мета й завдання кваліфікаційної роботи розробити на основі сформованої технічної специфікації чат-бот «Єва» з функцією надання допомоги та консультації студентам та абітурієнтам. Об'єктом дослідження є аналіз чат-ботів конкурентів, на основі яких буде сформована технічна специфікація. На основі технічної специфікації буде розроблений інтерактивний помічник студента зі штучним інтелектом «Єва»./ This work is devoted to the creation and testing of the model of the interactive assistant of the student of KSU with the application of artificial intelligence "Eve". The relevance of the topic of this qualification work is impossible to make an overview of chatbots with artificial intelligence of competitors of chatbot "Eve", to describe their functionality and to do it with the help of "SWOT analysis" and "Similar works". On the basis of these analyses, develop a technical specification, which includes extracted and formed requirements for the chatbot "Eve", "Use case" diagrams, which will depict and describe the roles of users and the functional chatbot "Eve". Our goal and task of the qualification work is developed on the basis of the formed technical specification of the "Eva" chatbot with the function of providing assistance and consultation to students and applicants. The object of the study is the analysis of chatbots of competitors, on the basis of which the technical specification will be formed. Based on the technical specification, an interactive student manual with artificial intelligence "Eve" will be developed.Item КОРПОРАТИВНІ ОБЛІКОВІ ЗАПИСИ ЯК ІНСТРУМЕНТ ОРГАНІЗАЦІЇ ТА УПРАВЛІННЯ ОСВІТНІМ СЕРЕДОВИЩЕМ ЗАКЛАДІВ ВИЩОЇ ОСВІТИ(2024) Кутіщев, В. А.Кваліфікаційна робота студента присвячена аналізу ключових аспектів впровадження корпоративних облікових записів, що дозволяють оптимізувати адміністративні та навчальні процеси закладів вищої освіти. Було розв’язано наступні задачі: 1) Досліджено концепцію корпоративних облікових записів та її використання в освітньому процесі закладів вищої освіти. 2) Проаналізовано переваги та недоліки корпоративних облікових записів на основі платформ Microsoft 365, Google Workspace та Zoom, що використовуються в закладах вищої освіти України. 3) Розроблено вимоги для інформаційної системи моніторингу корпоративних акаунтів. 4) Розроблено вимоги для інформаційної системи моніторингу корпоративних акаунтів. The qualification work of the student is dedicated to analyzing the key aspects of implementing corporate accounts, which allow optimizing administrative and educational processes in higher education institutions. The following tasks were solved: 1) The concept of corporate accounts and their use in the educational process of higher education institutions was studied. 2) The advantages and disadvantages of corporate accounts based on Microsoft 365, Google Workspace, and Zoom platforms used in higher education institutions of Ukraine were analyzed. 3) Requirements for an information system for monitoring corporate accounts were developed. 4) Requirements for an information system for monitoring corporate accounts were developed.Item РОЗРОБКА СИСТЕМИ ВИЗНАЧЕННЯ ВПЛИВУ НОВИН НА ЗМІНУ ЦІН ФІНАНСОВИХ ІНСТРУМЕНТІВ(2024) Штанг, Н. Д.Ця кваліфікаційна робота вирішує критичну потребу в ефективних інструментах аналізу ринку в епоху великих обсягів даних і штучного інтелекту. Представлено новий програмний сервіс, який інтегрує аналіз настроїв новин у реальному часі з прогнозуванням фондового ринку, підвищуючи точність і швидкість прийняття торгових рішень. У дослідженні було представлено новий сервіс, який інтегрує аналіз настроїв новин у реальному часі з прогнозуванням фондового ринку, долаючи обмеження існуючих інструментів. Цей сервіс автоматизує збір і аналіз даних за допомогою API, забезпечуючи трейдерів і інвесторів своєчасними та актуальними інсайтами. Сервіс використовує API для збору даних, FinBERT для аналізу настроїв та MongoDB для зберігання даних, подолавши обмеження таких платформ, як Investing.com і MarketWatch. Методологія поєднує аналіз настроїв з авторегресійними моделями для прогнозування цін акцій 11 основних компаній. У експерименті було використано 141 спостереження, застосовуючи множинну регресію та моделі з бінарним результатом. Результати показують, що настрій інвесторів має значний вплив на ціни акцій для 2 з 11 компаній, причому Meta демонструє коефіцієнт детермінації 70% у змінах напрямку ціни на основі настрою. Дослідження показує, що врахування як кількісних (попередні ціни акцій), так і якісних (настрій) даних підвищує точність прогнозу для окремих акцій. Це дослідження вносить свій внесок у галузь фінансової аналітики, надаючи більш комплексний підхід до прогнозування цін акцій, інтегруючи моделі ARIMA та аналітику даних для підтримки обґрунтованого прийняття рішень у динамічних фінансових ринках. / This qualification work addresses the critical need for efficient market analysis tools in the era of large amounts of data and artificial intelligence. a novel software service is presented that integrates real-time news sentiment analysis with stock market prediction, enhancing the accuracy and speed of trading decisions. Research presented a novel service that integrates real-time news sentiment analysis with a stock market forecasting service, overcoming the limitations of existing tools. This service automates the collection and analysis of data using APIs, ensuring that traders and investors receive timely and relevant insights. The service employs APIs for data collection, FinBERT for sentiment analysis, and MongoDB for data storage, overcoming limitations of existing platforms like Investing.com and MarketWatch. Methodology combines sentiment analysis with autoregressive models to forecast stock prices for 11 major companies. The experiment utilized 141 observations, applying multiple regression and binary outcome models. Results demonstrate that investor sentiment significantly affects stock prices for 2 out of 11 companies, with Meta showing a 70% determination coefficient in price direction changes based on sentiment. The study reveals that incorporating both quantitative (previous stock prices) and qualitative (sentiment) data improves forecast accuracy for certain stocks. This research contributes to the field of financial analytics by providing a more comprehensive approach to stock price prediction, integrating ARIMA models and data analytics to support informed decision-making in dynamic financial markets.Item РОЗРОБКА СИСТЕМИ ЕЛЕКТРОННОГО ДОКУМЕНТООБІГУ ДЛЯ ОРГАНІЗАЦІЙ З ВИКОРИСТАННЯМ БЛОКЧЕЙН-ТЕХНОЛОГІЙ(2024) Пятько, С. С.Ця магістерська робота присвячена розробці програми документообігу, що використовує блокчейн-технології для забезпечення високого рівня безпеки, прозорості та надійності в обробці документів. Існуючі рішення у сфері блокчейн-документообігу мають обмежену інтеграцію з корпоративними системами, що ускладнює їх широке впровадження в робочі процеси організацій. Ця робота відзначається актуальністю, адже пропонує розв’язання цієї проблеми шляхом створення інноваційної програми з інтеграцією в існуючі корпоративні інструменти. Метою магістерської роботи є розробка функціонального прототипу програми документообігу, здатної ефективно працювати у корпоративному середовищі. Для досягнення мети було проведено огляд і аналіз існуючих рішень, спроєктовано архітектуру системи та створено прототип із використанням технологій React, Node.js, React Native та Quorum як приватного блокчейну, розгорнутого на платформі AWS. / This master's thesis is devoted to the development of a document circulation program that uses blockchain technologies to ensure a high level of security, transparency and reliability in document processing. Existing solutions in the field of blockchain document management have limited integration with corporate systems, which complicates their wide implementation in the work processes of organizations. This work is relevant, because it offers a solution to this problem by creating an innovative program with integration into existing corporate tools. The goal of the master's thesis is to develop a functional prototype of a document management program capable of working effectively in a corporate environment. To achieve the goal, a review and analysis of existing solutions was carried out, the system architecture was designed and a prototype was created using React, Node.js, React Native and Quorum technologies as a private blockchain deployed on the AWS platform.Item АВТОМАТИЗОВАНЕ МАШИННЕ НАВЧАННЯ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ ЦІЛЬОВОЇ АУДИТОРІЇ ВСТУПНИКІВ ДЛЯ ЗАКЛАДІВ ВИЩОЇ ОСВІТИ(2024) Гулін, Д. В.Ця робота присвячена дослідженню методів автоматизованого машинного навчання для підтримки прийняття рішень у сфері бізнес-аналітики, зокрема в контексті вищої освіти. Основна увага зосереджена на використанні машинного навчання для прогнозування контингенту майбутніх вступників і виявлення цільової аудиторії для освітніх програм ІТ спеціальностей. Метою дослідження є розробка підходу до застосування автоматизованого машинного навчання в бізнес-аналітиці, що сприяє ефективному прийняттю управлінських рішень та оцінці впливу ключових факторів на вибір абітурієнтами закладу освіти. / This work is dedicated to exploring methods of automated machine learning for decision support in business analytics, specifically in the context of higher education. The main focus is on using machine learning for forecasting the future student body and identifying the target audience for IT specialty educational programs. The aim of the study is to develop an approach to applying automated machine learning in business analytics, which contributes to effective managerial decision-making and assessing the impact of key factors influencing applicants' choice of educational institution.Item РОЗРОБКА НЕЙРОМЕРЕЖІ ДЛЯ АВТОМАТИЗОВАНОГО СПОСТЕРЕЖЕННЯ ЗА ТРАНСПОРТНИМ РУХОМ З ПОДАЛЬШИМ ВИЯВЛЕННЯМ ПРАВОПОРУШЕНЬ(2024) Левченко, Д. О.Ця магістерська робота присвячена розробці системи нейромережей для автоматизованого спостереження за транспортним рухом з подальшим виявленням правопорушень. Під час роботи були проаналізовані теоретичні відомості про нейромережі їх історію та сфери їх використання. Перед початком написання програми було проаналізовано існуючі аналоги. На основі аналізу були знайдені переваги та недоліки кожного з них. В процесі аналізу також було сформовано конпцію власної системи для автоматизованого спостереження за транспортним рухом з подальшим виявленням правопорушень. В процесі розробки були написані три нейромережі для відслідковування, сегментації транспортних засобів та подальшого розпізнавання номерних знаків. / This master's thesis is devoted to the development of a neural network system for automated monitoring of traffic with subsequent detection of offenses. During the work, theoretical information about neural networks, their history and areas of their use were analyzed. Before starting to write the program, existing analogs were analyzed. Based on the analysis, the advantages and disadvantages of each of them were found. In the process of analysis, the concept of the own system for automated monitoring of traffic with subsequent detection of offenses was also formed. In the development process, three neural networks were written for tracking, segmentation of vehicles and subsequent recognition of license plates.Item МЕТОДИ І ТЕХНОЛОГІЇ РОЗРОБЛЕННЯ МУЛЬТИМЕДІЙНОГО ДОВІДНИКА(2024) Котенко, Я. О.Ця робота присвячена аналізу важливість мультимедійних довідників для навчання та підтримки користувачів у цифровому середовищі. Розглядаються технології HTML Canvas, Unity 2D, Intro.js і Bootstrap Tour, з порівнянням їх переваг і недоліків. Також оцінюються вимоги до мультимедійних довідників, що допомагає визначити оптимальний підхід до їх розробки.. / This work is devoted analyzes the importance of multimedia guides for user training and support in the digital environment. It examines technologies such as HTML Canvas, Unity 2D, Intro.js, and Bootstrap Tour, comparing their advantages and disadvantages. The requirements for multimedia guides are also evaluated to determine the optimal approach to their developmentItem МЕТОДИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ АНАЛІЗУ ГЕОГРАФІЧНИХ ДАНИХ(2024) Пилипенко, І. О.Більшість сучасних експертів в галузі ШІ та GeoAI підкреслюють успіхі в реалізації потенціалу AI. Узагальнено, GeoAI можна розглядати як предмет дослідження для розробки інтелектуальних комп'ютерних програм, що імітують процеси людського сприйняття, просторового мислення і відкриття географічних явищ і динаміки; для поглиблення наших знань; для вирішення проблем в системах навколишнього середовища людини і їх взаємодії, з акцентом на просторовому контексті і корінням в географії або географічній інформаційній науці. Основні методи GeoAI можна розділити на кілька груп, які відрізняються за метою, сукупністю методів і прийомів реалізації та видами отриманої інформації: 1. Глибоке навчання для геопросторових даних; 2. Машинне навчання для геопросторових даних; 3. Геопросторовий аналіз з використанням AI. За властивостями географічної інформації (дискретна чи континуальна) застосовуються відмінні набори методів та прийомів просторового аналізу методів ШІ, що надає різноякісну вихідну інформацію. Most modern experts in the field of AI and GeoAI emphasize the success in realizing the potential of AI. Generally speaking, GeoAI can be considered as a research subject for the development of intelligent computer programs that mimic the processes of human perception, spatial thinking and discovery of geographic phenomena and dynamics; for deepening our knowledge; for solving problems in human environmental systems and their interaction, with an emphasis on spatial context and roots in geography or geographic information science. The main methods of GeoAI can be divided into several groups that differ in purpose, set of methods and techniques for implementation, and types of information obtained: 1. Deep learning for geospatial data; 2. Machine learning for geospatial data; 3. Geospatial analysis using AI. Depending on the properties of geographic information (discrete or continuous), different sets of methods and techniques for spatial analysis of AI methods are used, which provides different quality output information.Item ПРОГНОЗУВАННЯ ДИНАМІКИ ЦІН КРИПТОВАЛЮТ З ВИКОРИСТАННЯМ ТЕХНІКИ МАШИННОГО НАВЧАННЯ(2024) Молікевич, Р. С.У роботі проведено комплексний аналіз цін та прибутковості 15 криптовалют із використанням моделей машинного навчання та методів оптимізації портфеля. Зокрема, застосовано модель XGBoost для прогнозування цін криптовалют, що виявило їхню високу волатильність та залежність від ринкових коливань. Модель Марковіца використано для оптимізації інвестиційного портфеля з метою досягнення найкращого співвідношення прибутковості та ризику. Також розглянуто можливість стейкінгу криптовалют для додаткового приросту капіталу. На основі отриманих даних запропоновано стратегію автоматичних продажів активів при досягненні прогнозованих цін для підвищення ефективності інвестиційної діяльності. / This study provides a comprehensive analysis of the prices and profitability of 15 cryptocurrencies using machine learning models and portfolio optimization methods. In particular, the XGBoost model was applied for cryptocurrency price forecasting, revealing their high volatility and dependence on market fluctuations. The Markowitz model was used to optimize the investment portfolio to achieve the best possible return-to-risk ratio. Additionally, the potential of staking cryptocurrencies for extra capital growth was explored. Based on the obtained data, a strategy for automatic asset sales at forecasted prices was proposed to enhance investment efficiency.