Курсові роботи
Permanent URI for this community
Browse
Browsing Курсові роботи by Title
Now showing 1 - 20 of 579
Results Per Page
Sort Options
Item 3-D візуалізація об’єктів на основі медичних зображень(2023) Янченко, Богдан; Бучко, ОленаМета цієї курсової роботи полягає в розгляді та дослідженні технології трасування променів для 3D зображень з урахуванням її застосування в різних контекстах. Використовуючи цю технологію, можна досягти високої якості реалістичного відображення об'єктів у тривимірному просторі, враховуючи їх матеріали, освітлення та взаємодію з навколишнім середовищем.Item Advanced Computer Vision with TensorFlow(2022) Загоруйко, ОльгаДаний курс є частиною спеціалізації TensorFlow: Advanced Techniques Specialization від DeepLearning.AI. DeepLearning.AI TensorFlow: Advanced Techniques Specialization представляє особливості TensorFlow, які надають учням більше контролю над архітектурою моделей та інструментами, які допомагають їм створювати й навчати розширені моделі машинного навчання. Ця спеціалізація призначена для інженерів програмного забезпечення та машинного навчання на початку та в середині кар’єри, які мають фундаментальне розуміння TensorFlow та хочуть розширити свої знання та навички, вивчаючи розширені функції TensorFlow для створення потужних моделей.Item AI for text generation: Review of the main algorithms and frameworks for text generation(2023) Кузьомко, Ярина; Курочкін, АндрійКурсова робота присвячена дослідженню основних алгоритмів генерації тексту, зокрема Марковським моделям, рекурентним нейронним мережам (RNN), довгочасним короткочасним пам'ятям (LSTM), генеративним змагальним моделям (GAN) та generative pre-trained transformer (GPT). Вона також охоплює огляд GPT-3 та дослідження його можливостей, перспектив розвитку та загроз. Крім того, проведено дослідження здібностей сучасного штучного інтелекту на основі українського національного мультипредметного тесту, використовуючи ChatGPT-3.5 та проведено аналіз результатів тесту, порівняння їх з результатами учасників НМТ 2022.Item Application of Retrieval-Augmented Generation for Legal Documents(2024) Маринич, Антон; Курочкін, АндрійThe objective of this work is to examine the power of RAG on improving the knowledge of the model about Ukrainian traffic rules, selected as a representative example of legal documents. This work is useful, because it is easier to use a model to answer the questions about traffic rules, instead of going through long legal documents. The other advantage is that the information on the Internet might be out of date, whereas it is easy to update the information in the documents by using RAG.Item Automated Сoursework Evaluation Using NLP and DL(2023) Кузьменко, Юрій; Смиш, ОлегУ курсовій роботі розглянуто створення та аналіз моделі глибокого навчання для класифікації текстів із використанням сучасних технік обробки природної мови. У роботі описано детальний аналіз текстів природної мови та аналіз методів для вилучення змістовних ознак з текстів. Кінцевий програмний продукт дає змогу оцінювати тексти за шкалою від 1 до 3.Item Aналіз використання протоколу MQTT при побудові IoT систем(2023) Цегельник, Богдан ; Андрощук, МаксимУ цій роботі розглянуті основні можливості та переваги MQTT. Проаналізовано інші популярні у Інтернеті речей протоколи, такі як HTTP та CoAP у порівняння із MQTT. Також у роботі розглянута реалізація IoT системи з використанням протоколу MQTT та платформи Home Assistant як хабу. У системі використано симуляцію фізичних пристроїв, які працюють у ній за допомогою протоколу MQTT. Детально описані процеси реалізації та налаштування системи.Item Cеміотика традиційного японського костюму – кімоно(2022) Карпінська, Софія; Капранов, СергійДана робота присвячена дослідженню японського традиційного костюму – кімоно, і зосереджена на вивченні системи знаків та їх трактування, а саме: кольору й орнаментів.Item Deep Learning-based military vehicle recognition in UAV video footage(2024) Безбородов, Владислав; Кузьменко, ДмитроThe course work addresses the creation of neural network models for detecting military vehicles from unmanned aerial vehicle (UAV) images using deep learning. The work describes the analysis and comparison of YOLO models, and the search for the optimal approach in terms of size and accuracy of military vehicle detection. The solution is planned to be embedded into the hardware UAVs in the future.Item Development and optimization of client-server game with the help of Unreal Engine technologies(2024) Burliai, Danylo; Gorohovskyi, SemenThe study focuses on the development of network games and how technologies provided by Unreal Engine can be applied to facilitate the development and optimize the usage of network traffic. The project developed for this study is a first-person shooter game with deathmatch game mode, which is hosted by a dedicated server.Item Development of a course on learning the Rust programming language and its usage in developing DApps using Substrate framework(2022) Михайленко, Олександр; Гороховський, КирилоSubstrate is a versatile blockchain development framework, based on the Rust programming language. While being well documented, Substrate is hard to learn without a thought-through approach – just taking on the documentation is not enough & will get the learner not much knowledge. Therefore, here we develop a course that explains the Rust programming language, basic blockchain development primitives, describes functioning models of different popular blockchains, and finally gives an overview of Substrate with some examples.Item Domain Adaptation for Object Detection(2023) Шпіганович, Владислав; Швай, НадіяThis work covers a topic of domain adaptation for object detection, reviews methods used for semi-supervised domain adaptation and researches method for domain adaptive object detection, which is based on one-stage YOLOv5, which is superior in inference time. During experiments, we evaluate possible good hyperparameter changing strategies and apply knowledge distillation based model compressing technique. The results show validity of discussed method and confirm, that knowledge transferring techniques may help in domain adaptation.Item Elasticsearch як ядро пошукової системи(2020) Федусов, Сергій; Глибовець, АндрійЗадача побудови пошукової системи вимагає чіткого розуміння аспектів сфери її використання, таких як: об’єм пошукових даних, кількість користувачів, кількість пошукових запитів в секунду (rps). Що робити, коли даних багато та навантаження на систему велике? Сучасні пошукові системи мають наступні базовіфункції: швидкий повнотекстовий пошук, фільтрацію, сортування і ранжування документів, нечіткий пошук, швидке збереження та індексування структурованих даних. Необхідність отримувати результати пошукових запитів за мілісекунди, маючи десятки або сотні гігабайт інформації вимагає використання ефективних алгоритмів та структур даних. Окрім цього, сама система повинна гарантувати цілісність та відмовостійкість. Надає необхідний функціонал та задовольняє наведені вимоги пошуковий двигун Elasticsearch. Для демонстрації можливостей індексації, пошуку та аналізу було використано статистичні дані поширення вірусу COVID-19, опубліковані університетом Джона Гопкінса [5]. Для ілюстрації індексованих даних поширення вірусу було використано Kibana - інструмент для візуалізації даних з Elasticsearh. Мета роботи - розглянути можливості пошукового двигуна Elasticsearch, виконати індексацію та аналіз тестових даних. Постановка задачі 1. Ознайомитися з базовим функціоналом пошукового двигуна Elasticsearch. 2. Дослідити алгоритми та структури даних, що використовуються для індексації. 3. Розглянути архітектуру пошукового двигуна. 4. Застосувати Elasticsearch для індексації та аналізу тестових даних.Item Exploration of multimodal approaches in image-to-audio synthesis(2024) Беймук, Володимир; Кузьменко, ДмитроЦе дослідження зосереджено на вивченні різних підходів до генерації аудіо з зображень, розгляді їхньої поведінки та вдосконалюючи їхні можливості за допомогою перевірки окремих гіпотез. Воно включає аналіз та порівняння сучасних моделей, які використовуються в цій галузі. Значна увага приділяється моделям SpecVQGAN та IM2WAV, які демонструють новітні методи з використанням глибинного навчання для синтезу точного та послідовного аудіопотоку. Також розглядаються техніки регуляризації, і аналіз їхнього впливу на якість моделей. Важливість дослідження зумовлена потенційним застосуванням у таких областях, як підтримка людей із вадами зору, віртуальна реальність, освітні інструменти та виробництво звукових ефектів у фільмах чи відеоіграх.Item Forex торговий бот мовою Rust(2022) Маслов, Нікіта; Бабич, ТрохимУ цій роботі розглянеться, як створити повноцінну автоматизовану систему торгівлі на Forex: як облаштувати універсальну інфраструкту для тестування стратегій на історичних даних, як оптимізувати стратегію для найкращих фінансових результатів, як запрограмувати виконавця стратегій для торгівлі в реальному часі, як краще налаштувати торгову систему на сервері.Item Forex торговий бот мовою Rust(2022) Маслов, Нікіта; Бабич, ТрохимУ цій роботі розглянеться, як створити повноцінну автоматизовану систему торгівлі на Forex: як облаштувати універсальну інфраструкту для тестування стратегій на історичних даних, як оптимізувати стратегію для найкращих фінансових результатів, як запрограмувати виконавця стратегій для торгівлі в реальному часі, як краще налаштувати торгову систему на сервері.Item FPV UAV Firmware Review & Development(2024) Прохоров, Олександр; Курочкін, АндрійДане дослідження присвячене аналізу, розробці і впровадженню прошивки для польотного контролера для FPV дрона на базі мікроконтролера Raspberry Pi Pico. Під час виконання роботи було створено програму, яка складається з декількох логічних частин, кожна з яких відповідає за певні задачі : обробка вхідних сигналів, корекція позиції у просторі, передача команд на мотори. Система працює по принципу циклічного послідовного виконання команд (прийняти, обробити, передати), що є загальноприйнятою практикою при написання програм для мікроконтролерів.Item Frontend розробка на основі React(2022) Богута, Станіслав; Бабич, ТрохимМетою цієї роботи є дослідити різні види та підходи до frontend розробки. Провести порівняльний аналіз різних підходів, а також розробити свій frontend застосунок, який буде вирішувати нагальні проблеми користувача.Item Frontend розробка на основі React(2022) Богута, Станіслав; Бабич, ТрохимУ даній роботі розглядаються принципи розробки та види frontend застосунків. Детально розглядається та пояснюється вибір React для розробки frontend застосунків. На прикладі розробленого застосунку розглядаються проблеми написання застосунку та шляхи їх вирішення за допомогою React та додаткових бібліотек, які працюють разом із React. Детально розглядається використання компонентів для створення ефективного та підтримуємого застосунку, який надає весь необхідний функціонал кінцевому користувачу.Item Hardware design, assembling, and configuration for FPV UAV(2024) Растєгаєв, Володимир; Курочкін, АндрійThe main goal of this work is to assemble FPV-drone, learn what it takes to do this and how drones work and to prove that it is possible to create a cheap flight controller for it, which is at least suitable to practice skills in operating an FPV-drone.Item Implementation of the face recognition system using deep learning methods(2023) Shpir, M.; Yushchenko, YuriThe study is devoted to an important direction of AI - the application of deep learning of neural networks for face recognition. The text focuses on the effectiveness of siamese neural networks in face recognition. Attention is paid to the improvement of one of the most popular varieties of Siamese models - FaceNet model. The technology for creating fine-tuning of neural network models for training on given data sets has been applied. To solve the problem of recognizing people from their images, the training of the Siamese model was carried out using the proposed settings and their effectiveness was evaluated. A face recognition system was implemented using a fine-tuned model to demonstrate the effectiveness of the proposed method.