НАУКОВІ РОБОТИ ЗДОБУВАЧІВ ВИЩОЇ ОСВІТИ
Permanent URI for this communityhttps://ekhsuir.kspu.edu/handle/123456789/10243
Browse
3 results
Search Results
Item УДОСКОНАЛЕННЯ ПРОЦЕДУРИ ПРИЙНЯТТЯ УПРАВЛІНСЬКИХ РІШЕНЬ НА ПІДПРИЄМСТВАХ(2024) Дробот, К. В.У роботі досліджено теоретичні засади сутності управлінського рішення; вивчено типологію управлінських рішень. Оцінено методи прийняття управлінських рішень; досліджено застосування методів обґрунтування рішень до різних управлінських ситуацій. Здійснено оцінку сучасного стану та проблем функціонування видавничо-поліграфічної галузі України. Запропоновано шляхи удосконалення процедури прийняття управлінських рішень для підприємств поліграфічної галузі. The study explores the theoretical foundations of the essence of managerial decision-making and examines the typology of managerial decisions. It evaluates the methods of managerial decision-making and investigates the application of decision-making methods in various managerial situations. The current state and challenges of the publishing and printing industry in Ukraine have been assessed. Suggestions for improving the decision-making process for enterprises in the printing industry have been proposed.Item ВИКОРИСТАННЯ AI В ДІЛОВОДСТВІ/БУХГАЛТЕРІЇ/АНАЛІЗІ ДАНИХ(2024) Биков, З. О.Ця дипломна робота досліджує застосування штучного інтелекту (AI) у сферах діловодства, бухгалтерського обліку та аналізу даних. Робота аналізує поточний стан використання AI в зазначених областях, вивчає найефективніші методи та інструменти, що використовуються сьогодні, а також розглядає потенційні переваги та виклики, пов'язані з інтеграцією AI в ділові процеси. Основною метою проекту є ідентифікація можливостей для підвищення продуктивності та ефективності через автоматизацію рутинних задач, покращення точності фінансових звітів та забезпечення більш глибокого аналізу даних. Результати дослідження мають на меті забезпечити фахівцям у цих галузях рекомендації щодо застосування AI, сприяючи трансформації традиційних методів роботи та розробці нових підходів до обліку та управління даними. / This thesis explores the application of artificial intelligence (AI) in the fields of record keeping, accounting and data analysis. The work analyzes the current state of AI use in the indicated areas, examines the most effective methods and tools used today, and also considers the potential benefits and challenges associated with the integration of AI into business processes. The main goal of the project is to identify opportunities to improve productivity and efficiency through the automation of routine tasks, improving the accuracy of financial reports and providing deeper data analysis. The research results are intended to provide specialists in these fields with recommendations for the application of AI, contributing to the transformation of traditional work methods and the development of new approaches to accounting and data management.Item НЕЙРОННІ МЕРЕЖІ(2023) Крижановський, С. В.Ця робота присвячена огляду нейронних мереж, їх перспектив, напрямків розвитку, а також того, як вони були корисними в минулому і як вони будуть корисними в майбутньому. Крім того, ми прагнемо визначити основні проблеми, з якими стикаються нейронні мережі, і запропонувати шляхи їх вирішення. Для досягнення цих цілей ми розглянемо історію та типи нейронних мереж, вивчимо їх поточні застосування та майбутні тенденції, а також дослідимо їх потенціал у різних галузях. Ми також проаналізуємо основні проблеми, з якими стикаються нейронні мережі, і запропонуємо шляхи покращення їхньої продуктивності та забезпечення етичного використання. / This work is devoted to the review of neural networks, their prospects, directions of development, as well as how they have been useful in the past and how they will be useful in the future. In addition, we aim to identify the main problems faced by neural networks and propose ways to solve them. To achieve these goals, we will review the history and types of neural networks, examine their current applications and future trends, and explore their potential in various fields. We will also analyze the main challenges faced by neural networks and suggest ways to improve their performance and ensure ethical use.