Факультет комп’ютерних та інформаційних технологій
Постійне посилання на фондhttps://repository.lntu.edu.ua/handle/123456789/49
Переглянути
10 результатів
Результати пошуку
Item type:Кваліфікаційна робота бакалавра, Дослідження та розробка інтелектуальної системи транскрибації живого мовлення з функціями аналізу даних(Луцьк : ЛНТУ, 2025) Герук, Максим СергійовичКваліфікаційна робота магістра складається зі вступу, 3 розділів, висновків, списку використаних джерел та додатків. У першому розділі проведено комплексний аналіз предметної області та існуючих комерційних рішень, що дозволило ідентифікувати проблеми ручної обробки аудіоданих та обґрунтувати технічну доцільність створення власного Middleware-рішення. Аргументовано вибір технологічного стеку на базі екосистеми JavaScript (Node.js, Next.js) та хмарних сервісів штучного інтелекту для вирішення поставлених завдань. У другому розділі спроєктовано архітектуру системи у вигляді модульного моноліту, розроблено реляційну модель бази даних SQLite та алгоритми інтеграції з API KommoCRM і Phonet. Деталізовано логіку роботи модулів автоматичної транскрибації (Whisper), спікер-діарізації та семантичного аналізу розмов із використанням моделі GPT-4o та механізму Function Calling. У третьому розділі описано етапи практичної реалізації та розгортання програмного комплексу SmartIO CRM, а також проведено навантажувальне тестування системи. Виконаний аналіз ефективності впровадження продемонстрував високу відмовостійкість рішення та скорочення часу обробки ліда на 85 % завдяки автоматизації рутинних операцій.Item type:Кваліфікаційна робота магістра, Дослідження та аналіз стану здоров’я пацієнтів за рентгенівськими зображеннями легень із використанням методів глибокого навчання(Луцьк : ЛНТУ, 2025) Зданевич, Ярослав ІгоровичКваліфікаційна робота магістра складається зі вступу, трьох розділів, висновків і пропозицій, списку використаних джерел та додатків (згідно зі структурою, затвердженою кафедрою). У роботі досліджено сучасні методи глибокого навчання, орієнтовані на автоматизований аналіз рентгенівських знімків грудної клітки з метою виявлення патологій органів дихання. Розглянуто підходи до попередньої обробки медичних зображень, застосування згорткових нейронних мереж та особливості мульти-label класифікації. Розроблено програмний прототип системи MediVision, який базується на архітектурі MobileNetV2 та реалізує повний цикл аналізу зображень: підготовку даних, навчання моделі, оптимізацію порогів класифікації й модуль інференсу для прогнозування стану пацієнта за одним знімком. Проведено тренування моделі, оцінювання її якості та аналіз результатів за ключовими метриками – AUC-ROC, AUC-PR, BinaryAccuracy. Експериментальні результати засвідчують високу точність класифікації, стабільність роботи. Окреслено перспективи подальшого розвитку системи, включно з розширенням наборів даних та вдосконаленням методів пояснення результатів.Item type:Кваліфікаційна робота магістра, Дослідження та застосування технології face-id з використанням штучного інтелекту для оплати товарів(Луцьк : ЛНТУ, 2025) Денисюк, Андрій ВадимовичКваліфікаційна робота магістра складається з вступу, 3 розділів, висновків і пропозицій, списку використаних джерел, додатків (згідно структури кваліфікаційної роботи, затвердженої кафедрою). У роботі досліджено сучасні методи комп’ютерного зору та глибокого навчання, спрямовані на створення системи розпізнавання облич для реалізації безконтактних оплат. Проаналізовано архітектури нейронних мереж, методи детекції та векторизації ознак, визначено їх переваги та обмеження у контексті платіжних сервісів. Розроблено програмний прототип системи, що базується на алгоритмах MTCNN та ArcFace, а також реалізує модульну структуру з підтримкою роботи в режимі реального часу. Виконано етапи збирання та підготовки даних, використовуючи публічні датасети LFW, CelebA та вибірки з Kaggle, а також локально сформовану авторську базу. Проведено навчання моделі, оптимізацію параметрів і комплексне тестування із застосуванням ключових метрик − accuracy, FAR, FRR та FPS. Отримані результати підтверджують високу точність і стабільність роботи системи, а також можливість її застосування у платіжних терміналах, системах самообслуговування та сервісах контролю доступу. Показано перспективи впровадження запропонованої технології у бізнес-процеси, а також окреслено подальші напрями удосконалення розробленої моделі.Item type:Кваліфікаційна робота магістра, Розробка та дослідження голосового помічника на основі штучного інтелекту(Луцьк : ЛНТУ, 2025) Антонюк, Андрій ОлексійовичУ роботі обґрунтовано розробку інтелектуального голосового помічника для персональних комп’ютерів з можливістю автоматизації системних операцій. Проаналізовано існуючі голосові асистенти та обрано модульну архітектуру на основі Model Context Protocol. Реалізований голосовий помічник із використанням технологій розпізнавання мовлення та обробки команд на базі штучного інтелекту, а експериментальні результати підтвердили високу точність виконання команд і ефективність скорочення витрат робочого часу користувача.Item type:Кваліфікаційна робота магістра, Проєктування та реалізація персоналізованого асистента фінансової свідомості та заощаджень: дослідження на прикладі українського ринку(Луцьк : ЛНТУ, 2025) Бик, Володимир МихайловичУ роботі здійснено аналіз сучасного стану ринку застосунків для управління особистими фінансами, розглянуто існуючі програмні рішення-аналоги та методи розробки персоналізованих фінансових асистентів. Спроєктовано архітектуру системи та базу даних, реалізовано серверні компоненти на Go, інтелектуального ШІ-агента на Python, а також інтеграцію з відкритими банківськими API (на прикладі Monobank). Проведено експериментальне дослідження ефективності системи під навантаженням, здійснено аналіз продуктивності, надійності та коректності функціонування програмного продукту.Item type:Кваліфікаційна робота магістра, Інтеграція та дослідження API Novita AI для створення та навчання користувацьких моделей генерації зображень(Луцьк : ЛНТУ, 2025) Качула, Іван МиколайовичУ роботі обґрунтовано розробку вебзастосунку для генерації зображень та навчання користувацьких моделей на базі API Novita AI. Проаналізовано сучасний стан вебзастосунків для роботи з моделями ШІ, визначено вимоги до системи та обрано методи і алгоритми розробки. Реалізований застосунок забезпечує повний цикл створення зображень, навчання користувацьких моделей та їх подальше використання, що підтверджує ефективність інтеграції з сервісом Novita AI.Item type:Кваліфікаційна робота магістра, Розробка та дослідження кросплатформного мобільного застосунку для вивчення іноземних мов із використанням штучного інтелекту(Луцьк : ЛНТУ, 2025) Антонюк, Павло ОлександровичУ роботі обґрунтовано розробку кросплатформного мобільного застосунку для вивчення іноземних мов із використанням штучного інтелекту. Проаналізовано сучасні мобільні технології та існуючі рішення, сформульовано вимоги до системи та спроєктовано архітектуру з клієнтською частиною на React Native/Flutter, серверною на Spring Boot і базою даних PostgreSQL. Реалізований прототип інтегрує ШІ для генерації персоналізованих навчальних завдань, підтверджує ефективність під навантаженням і демонструє переваги у персоналізації контенту та оптимізації витрат.Item type:Кваліфікаційна робота бакалавра, Векторизація текстів на основі нейромережевої архітектури(Луцьк : ЛНТУ, 2024) Боровик, Олександр ВасильовичРобота присвячена векторизації текстів на основі нейромережевої архітектури, що забезпечує перетворення текстових даних у числові подання для подальшого аналізу, класифікації та оброблення природної мови з підвищеною точністю та ефективністю.Item type:Кваліфікаційна робота бакалавра, Роботизований маніпулятор з використанням штучного інтелекту(Луцьк : ЛНТУ, 2025) Рабан, Олександр ІгоровичУ роботі проаналізовано сучасні підходи до побудови роботизованих маніпуляторів, включно з типами виконавчих механізмів, методами керування, застосуванням пневматичних м’язів, мікроконтролерів і інтеграцією штучного інтелекту. Розроблено архітектуру системи на базі ESP32, що включає адресне керування пневматичними м’язами та сервоприводами, реалізацію зворотного зв’язку та готовність до взаємодії з AI. Створено фізичний прототип, виконано монтаж компонентів, розроблено прошивку та протестовано працездатність одного каналу, окреслено можливості масштабування до повноцінного роботизованого маніпулятора.Item type:Наукова стаття, Роль командної роботи у забезпеченні успішного виконання навчальних проєктів студентами ІТ-спеціальностей | The Role of Teamwork in Ensuring the Successful Completion of Educational Projects by IT Students(Lutsk National Technical University, 2025-02-13) Повстяна, Юлія Славомирівна; Гульчук, Юрій Миколайович; Povstiana, SolomiiaУ статті досліджується роль командної роботи в контексті навчальних проєктів ІТ-спеціальностей. На основі проведеного аналізу сформульовано висновки щодо важливості розвитку навичок командної роботи у сучасних ІТ-фахівців та перспектив використання інноваційних технологій в освітньому процесі. У статті детально аналізуються переваги та виклики, пов’язані з командною взаємодією серед студентів. Зокрема, підкреслюється роль командної роботи у розвитку м’яких навичок, розширенні знань та підготовці до професійної діяльності. Однак, робота також висвітлює потенційні труднощі, такі як конфлікти, нерівномірний розподіл роботи та проблеми з комунікацією. Для мінімізації цих ризиків пропонуються ефективні стратегії, включаючи чітке визначення ролей, регулярні зустрічі команди та розвиток лідерських якостей. Особлива увага приділяється ролі сучасних технологій у покращенні командної роботи. Розкрито можливості використання онлайн-платформ та штучного інтелекту для підвищення ефективності співпраці, автоматизації рутинних завдань та аналізу даних. Серед технічних ресурсів, які забезпечують ефективну командну роботу визначено: Asana, Trello, Monday.com, Slack, Microsoft Teams, Coursera, Udemy, Teamwork, Wrike, Miro, Crello, Canva. Представлені засоби управління командною роботу сприятимуть налагодженню подальшої ефективної комунікації з усіма учасниками реалізації навчальних проєктів. На підставі проведеного аналізу формулюються висновки щодо важливості командної роботи в освітньому процесі та перспектив використання інноваційних технологій для її вдосконалення. Стаття буде корисною для викладачів, студентів, а також для фахівців, які займаються розробкою навчальних програм в галузі інформаційних технологій.