F3 Комп'ютерні науки
Permanent URI for this collection
Освітня програма: "Комп'ютерні науки"
Browse
Recent Submissions
Item Astronomical images quality assessment(2025) Цвєткова, Анна; Швай, НадіяУ цій кваліфікаційній роботі проведено комплексне дослідження сучасних методів безреференсної (NR-IQA) оцінки якості астрономічних зображень у контексті задачі автоматичного виявлення гравітаційних лінз. На відміну від традиційних підходів, що базуються на наявності ідеального еталонного зображення, зосереджено увагу на моделях, здатних відображати наукову значущість зображення без зразків — що є критично важливим у контексті реальних астрономічних спостережень, зокрема отриманих через open source проєкти. У першій частині роботи наведено теоретичні засади Image Quality Assessment (IQA) методів, включно з оглядом сучасних моделей: як класичних, так і глибоких нейронних мереж, з адаптацією до специфіки астрономічних даних (PSF, шум, FWHM, фонові варіації). Окрему увагу приділено методології трансферного навчання та використанню попередньо тренованих за допомогою Full Reference (FR) метрик моделей для оцінки зображень у реальному часі. Друга частина містить опис проведених експериментів: від побудови адаптивної системи зважування метрик (FWHM, SNR, ellipticity) до кореляційного аналізу між результатами моделей NR-IQA та ефективністю виявлення гравітаційних лінз. Також запропоновано власну гібридну метрику для оцінки якості, що узгоджується з візуальною експертизою астрономів, та показано її переваги у задачах відбору пріоритетних кандидатів для подальшого моделювання лінз. Результати роботи демонструють, що навіть за відсутності точної ground truth NR-IQA моделі можуть забезпечувати релевантні оцінки якості, корисні для автоматизованого аналізу великих масивів астрономічних зображень. Запропонований підхід дозволяє не лише фільтрувати спотворені дані, але й підвищити recall систем гравітаційного лінзування за рахунок покращення вхідної якості даних.Item Система виявлення аномалій на основі нейронних мереж(2025) Томенко, Наталя; Савченко, ТетянаДипломна робота присвячена дослідженню ефективності архітектур нейронних мереж для виявлення мережевих аномалій та розробці рекомендацій щодо їх практичного застосування. Проведено аналіз літератури з виявлення аномалій, систематизовано типи мережевих аномалій та досліджено архітектури CNN, LSTM, GRU та автоенкодерів. Експериментально протестовано дев'ять моделей на наборі NSL-KDD. Найвищу точність показав GRU Autoencoder (F1 Score 98,5%), серед класифікаційних моделей – Deep CNN (90,9%) та Bidirectional LSTM (88,4%). Досліджено трансферність моделей на UNSW-NB15. Bidirectional LSTM демонструє найкращу адаптивність (F1 Score 95,99% при донавчанні на 1% даних), CNN потребують 20% даних, автоенкодери показують обмежену трансферність. Проаналізовано обчислювальну ефективність: CNN оптимальні для пакетної обробки, рекурентні мережі забезпечують баланс точності та швидкості, автоенкодери найбільш компактні. Розроблено рекомендації щодо вибору архітектури залежно від типу аномалій, стабільності середовища та ресурсних обмежень. Результати можуть використовуватись для розробки систем виявлення мережевих аномалій та подальших досліджень у галузі.Item Створення інструменту для автоматичної адаптації елементів UI до навігації за допомогою ігрових контролерів в iOS(2025) Столяров, Владислав; Салата, КирилоВ даній роботі розроблено загальнодоступний фреймворк GameControllerBinder на мові програмування Swift, що спрощує інтеграцію геймпадів у додатки iOS та дозволяє керувати інтерфейсом додатків за їх допомогою. Описано роботу фреймворків, зокрема наявний фреймворк для інтеграції геймпадів від Apple - Game Controller. Продемонстровано процес публікації фреймворку на GitHub з подальшою інтеграцією з менеджерами залежностей у Swift. Алгоритм у класі FocusManager ефективно обчислює найближчі сусідні елементи для створення навігаційної мапи екрану. Запропонований протокол Focusable дозволяє керувати різними елементами за допомогою геймпада та змінювати їх зовнішній вигляд при фокусуванні.Item Мультимодальні системи: дослідження інтеграції різноманітних сенсорних модальностей, таких як звукова та візуальна, для можливого покращення взаємодії користувачів у мультимедійних програмах(2025) Станіславська, Катерина; Афонін, АндрійМетою роботи є дослідження мультимодальних систем та інтеграції різних сенсорних модальностей, таких як аудіо та візуальна, для покращення взаємодії користувачів з мультимедійними додатками. Проведено аналіз предметної області, описано характеристики мультимодальних систем, включаючи приклади управління комп'ютером за допомогою когнітивної модальності. Зазначено основні аспекти дизайну мультимодальних систем, зокрема використання дизайн фреймворків, а також принципи орієнтованого на користувача дизайну. Програмний застосунок задіює візуальну та звукову модальності, забезпечуючи зменшення когнітивного навантаження та покращуючи користувацький досвід. Робота підкреслює важливість інтеграції модальностей для створення інклюзивного цифрового середовища, що дозволяє користувачам ефективно взаємодіяти з комп'ютером.Item Автоматична адаптація графічного інтерфейсу мобільних застосунків до потреб користувача(2025) Сов’як, Віктор; Франків, ОлександрУ роботі досліджено проблему автоматичної адаптації графічного інтерфейсу мобільних застосунків до потреб користувача. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю підвищення доступності мобільних продуктів для користувачів відносно їхніх потреб (моторні, когнітивні труднощами та шульг). Здійснено аналіз поточних можливостей екосистеми iOS щодо доступності та виявлено їхні функціональні обмеження. На основі rule-based підходу розроблено фреймворк "UnderhoodAccessibilityPlus", який забезпечує адаптацію інтерфейсу: масштабування елементів у разі промахів, автоматичне розпізнавання жестів, дзеркальне відображення UI для шульг. Запропоноване рішення побудовано на основі UIKit з використанням механізму методів swizzling, що забезпечує прозоре відстеження взаємодії без змін у бізнес-логіці застосунку. Практична реалізація фреймворку продемонстрована у тестовому застосунку, що підтверджує ефективність підходу та можливість його інтеграції в реальні проєкти.Item Розробка web-орієнтованої рекомендаційної системи(2025) Ракітенко, Дмитрій; Горборуков, ВячеславРобота присвячена розробці веб-сайту з рекомендаційною системою. Реалізована система вирішує проблему “холодного старту” та недоліки методів колаборативної фільтрації. Для реалізації системи використано та вдосконалено LDA, k-NN та TF-IDF методи, що застосовуються для генерації рекомендацій, розроблено гібридний метод рекомендацій.Item Використання машинного навчання для синтезу звуку та налаштування параметрів звукової доріжки на основі текстових описів(2025) Письменний, Антон; Медвідь, СергійМетою даної кваліфікаційної роботи було дослідження можливостей застосування алгоритмів машинного навчання для синтезу звуку та коригування параметрів звукової доріжки на основі текстового опису користувача з метою використання у сучасних музичних творах. Завданнями роботи були аналіз наявних засобів синтезу звуку з використанням машинного навчання та ступінь їхньої інтеграції в цифрові звукові робочі станції, розробка способів покращення теперішнього стану галузі, дослідження перспективності цих покращень шляхом створення демонстраційних програмних проєктів. У роботі розглянуто існуючі моделі text-to-sound (зокрема – моделі латентної дифузії), перспективи використання великих мовних моделей (LLM) для керування синтезаторами, досліджено можливості створення віртуальних інструментів для цифрових звукових робочих станцій на базі зазначених підходів, проблеми та обмеження, з якими доводиться стикатися в ході розробки й використання таких засобів кінцевими користувачами.Item Розробка додатку для симуляції фішингових атак в компанії (з аналізом помилок клікерів)(2025) Прокопеня, Поліна; Хряпа, ОксанаМетою даної кваліфікаційної роботи є розробка програмного додатку для симуляції фішингових атак у корпоративному середовищі та проведення аналізу помилок, яких припускаються користувачі-"клікери" під час таких атак. Досягнення поставленої мети сприятиме вдосконаленню навчання працівників основам кібергігієни та зниженню ризику успішних фішингових атак на підприємство.Item Розробка CRM-системи для автоматизації управлінських процесів в компаніях, що постачають індивідуальні раціони(2025) Прочна, Софья; Горборуков, ВячеславРобота присвячена проєктуванню та розробці CRM-системи для автоматизації управлінських процесів у компаніях, що займаються постачанням індивідуальних раціонів харчування. В рамках дослідження обґрунтовано вибір технологій для реалізації системи. Поетапно описано процес створення модулів системи. Окрему увагу приділено складнощам та особливостям розробки з використанням зазначеного стеку технологій.Item Знаходження ключових кадрів у відеопотоці(2025) Пожаров, Дмитро; Бучко, ОленаУ даній роботі було розроблено продукт для знаходження ключових кадрів, який містить декілька алгоритмів, а саме алгоритм на основі схожості кадрів (SSIM), алгоритм на основі інструменту "FFMpeg", а також алгоритм, який використовує хмарний сервіс "Azure Video Indexer". Розроблене програмне забезпечення є повністю готове для комерційного використання та може бути розповсюджене на ринку. Продукт розроблений для операційної системи Windows. Програмне забезпечення написано мовою програмування C# з використанням платформи .NET та середовища розробки Visual Studio. Це дозволило забезпечити високу продуктивність, масштабованість та легкість у підтримці коду. Програмне забезпечення також містить зручний користувацький інтерфейс, що дозволяє його легко використовувати новим користувачам. Було проведено ретельне тестування для визначення умов використання кожного алгоритму, а також детальне порівняння їх продуктивності та якості результатів.Item Normalization as a Key Enabler for Transferable Machine Learning in Multi-Temporal Cross-Dataset Satellite Imagery: Evidence in Cloud Detection(2025) Полякова, Любов; Кундік, КирилоIn this thesis, we explore the use of normalization and standardization to improve the transferability of deep learning models for cloud detection from multi-temporal satellite imagery. Specifically, we evaluate whether applying normalization techniques during preprocessing can reduce the necessity of model fine-tuning when encountering temporally shifted and externally sourced satellite images.Item Сегментація зображень з використанням нейронних мереж(2025) Плахотна, Дар’я; Бучко, ОленаУ кваліфікаційній роботі досліджено методи сегментації зображень з використанням нейронних мереж, зокрема в умовах обмеженої кількості розмічених даних. Метою роботи є підвищення точності сегментації за допомогою сучасних архітектур глибокого навчання, таких як FCN, U-Net, DeepLabv3+, Attention U-Net, PSPNet, а також удосконалення моделі Attention U-Net за допомогою самоконтрольованого навчання. Реалізовано експериментальне порівняння моделей на наборі даних BraTS2020, проаналізовано вплив архітектурних рішень на якість сегментації за метрикою Dice. Робота також розкриває переваги використання самонавчання для покращення узагальнюваності моделей на малих вибірках.Item Створення бекенду в Spring-проекті MathLearning(2025) Перекупка, Андрій; Малашонок, ГеннадійУ сучасному освітньому середовищі зростає потреба в системах, які дозволяють ефективно керувати великою кількістю навчальних матеріалів та навчатися онлайн, зокрема в точних науках. Використання сучасних підходів до побудови серверної логіки, зокрема архітектурних рішень на базі Spring Framework, дозволяє створювати масштабовані, підтримувані та продуктивні рішення. У рамках даної роботи було реалізовано серверну частину системи для управління базою математичних навчальних матеріалів. Особливістю розробленого програмного забезпечення є використання кількох сервісів з абсолютно різним функціоналом для логічного розмежування інформації, а також впровадження REST API для доступу до навчальних ресурсів. Окрім цього, розглянуто аспекти конфігурації середовища, розгортання та забезпечення взаємодії між окремими компонентами системи. Результатом роботи є серверна частина проекту MathLearning, яка є важливою складовою освітньої платформи для адміністрування навчального контенту.Item Опрацювання зображень з використанням клітинних автоматів(2025) Фетісов, Ярослав; Жежерун, ОлександрУ даній дипломній роботі розглядається застосування клітинних автоматів для обробки зображень. Окрему увагу приділено фільтрації шуму та виявленню контурів, зокрема в умовах високого рівня шуму. В роботі представлено теоретичні основи клітинних автоматів, їх класифікацію, а також можливості використання цих моделей для вирішення задач обробки зображень. У практичній частині було розроблено алгоритм фільтрації шуму "сіль та перець" за допомогою клітинних автоматів, що продемонстрував високу ефективність у порівнянні з класичними методами, зокрема медіанним фільтром та Гаусівським згладжуванням. Також був розроблений алгоритм для виявлення контурів, який показав конкурентні результати з класичними методами детекції країв, такими як алгоритм Кенні. Для покращення ефективності обробки зображень застосовано технологію CUDA, що дозволило значно прискорити виконання алгоритмів через паралельні обчислення на графічних процесорах. Порівняння результатів фільтрації за допомогою клітинних автоматів із традиційними методами показало перевагу запропонованого підходу, особливо при роботі з сильно зашумленими зображеннями.Item Автоматизована система паркування автомобілів в межах розумного будинку(2025) Челомбітько, Денис; Нагірна, АллаДипломна робота присвячена розробці автоматизованій системі паркування автомобілів в межах розумного будинку. Основною метою є створення зручного інструменту для керування доступом до паркінгу, зокрема реєстрації транспортних засобів, гостьових візитів і відкриття воріт. У роботі описано архітектуру системи, реалізовано клієнтську частину на Swift із використанням SwiftUI, серверну частину на Python з FastAPI, а також REST API для взаємодії між ними. Проведено тестування функціональності розробленого застосунку та розглянуто можливості подальшого розвитку.Item Точне налаштування LLM для обраних предметних областей(2025) Остролуцький, Андрій; Андрощук, МаксимКваліфікаційну роботу присвячено точному налаштуванню LLM для обраних предметних областей: науково-теоретична медицина, клінічна медицина та фінанси. В роботі проведено аналіз сучасних методів точного налаштування та огляд архітектури трансформерних моделей. Для практичної частини було використано метод низькорангового адаптування та модель Gemma 2 2B. Запропоновано двоетапний підхід до налаштування для теоретичної медицини, що забезпечив приріст точності на 9,19% (категорія «Professional medicine» MMLU) і покращення на 9,75% (MedQA). У клінічній медицині досягнуто зростання BERTScore Precision на 9,44%. Модель для фінансового аналізу показала 95,38% збігу з анотаціями експертів. Додатково було створено демонстраційні застосунки для клінічної і фінансової сфер як приклад практичного використання моделей.Item Retrieval Augmented Generation for Ukrainian Government Services: A Comparative Evaluation of the Approaches(2025) Маринич, Антон; Курочкін, АндрійRetrieval Augmented Generation or RAG is a method that is used to improve the quality of retrieval for LLMs, to avoid hallucinations and be aware of all the changes in the data. This approach integrates LLMs with external data source by building a vector index. This thesis presents a comprehensive study on how different RAG approaches perform in Ukrainian Governmental Services domain. I establish a non-RAG baseline using GPT-4.1-mini model and iteratively perform tests on different configurations of RAG approaches. I have also created a dataset with 500 open questions about Ukrainian Governmental Services using GPT-o4-minihigh model. My best results comparing to the baseline are 13.25% improvement in LLM Judge Score using CRAG with Hypothetical Document Embedding and Reranking and 10% improvement on Factual Correctness using CRAG with Reranking.Item Створення засобів аналізу дорожнього руху на основі імітаційного моделювання(2025) Луцюк, Іванна; Кундік, КирилоМета кваліфікаційної роботи проаналізувати особливості процесу симуляції дорожнього руху, дослідити використання інструментів для моделювання транспортної системи та реалізувати підхід для автоматичної генерації та аналізу тестових сценаріїв на основі обраного симулятора, щоб знайти проблемні точки в транспортній інфраструктурі. Дана робота розкриває особливості роботи з моделюванням дорожнього руху та висвітлює метод створення сценаріїв поведінки транспортних засобів з використанням інструментів симулятора.Item Підвищення продуктивності обробки даних за допомогою периферійних обчислень на пристроях iOS(2025) Кучина, Єлізавєта; Франків, ОлександрВ даній роботі досліджено ефективність використання периферійних обчислень для задачі обробки даних й запропоновано механізм прийняття рішення про перенесення обчислень з локального мобільного пристрою на периферію. Для демонстрації успішної роботи стратегії обрано задачу сканування об’єктів, для якої визначено два типи обчислень для пересилання, а також емпірично досліджено пороги для стратегії, які дають найбільший виграш в контексті швидкодії. У результаті тестувань визначено, що вдалося зменшити час сканування на 78.4% й тим самим доведено, що периферійні обчислення підвищують продуктивність обробки даних для мобільних пристроїв.Item Автоматизований аналіз рівня використання трафіку мобільними застосунками(2025) Кучеренко, Данііл; Франків, ОлександрКваліфікаційна робота присвячена дослідженню антипатернів у коді мобільних застосунків для операційної системи iOS, що призводять до нераціонального використання інтернет-трафіку. У роботі детально розглянуто принципи виявлення антипатернів. Особливу увагу було приділено адаптації існуючих досліджень для оцінки мережевих операцій у Swift, зокрема, налаштування HTTP-запитів, кешування, полінгу, та конфігурація фонових задач. У рамках роботи розроблено інструмент на базі Swift Package, який проводить аналіз Swift коду за допомогою бібілотеки SwiftSyntax. Інструмент використовує Swift Package Plugin для інтеграції в процес збірки проектів через Xcode.