Кафедра мультимедійних систем
Permanent URI for this community
Browse
Browsing Кафедра мультимедійних систем by Author "Жежерун, Олександр"
Now showing 1 - 19 of 19
Results Per Page
Sort Options
Item Аналіз зображення за допомогою клітинних автоматів(2022) Куренкова, Олена; Жежерун, ОлександрУ даній курсовій роботі розглядається поняття клітинного автомату, його властивостей. Проведено огляд існуючих методів обробки зображення, зокрема алгоритмів пошуку країв та алгоритмів фільтрації шумів. Проаналізована можливість обробки зображення клітинним автоматом та наведені існуючі алгоритми. Було імплементовано алгоритм фільтрації зображення від шуму "сіль та перець" на основі WebGL та описані деталі реалізації.Item Аналіз зображень за допомогою клітинних автоматів(2020) Хміль, Юлія; Жежерун, ОлександрДана курсова робота присвячена розробці програмного продукту для обробки зображень. Метою курсової роботи є аналіз можливості застосування клітинних автоматів для обробки зображень. В роботі розглянуті загальні відомості про клітинні автомати та методи обробки зображень, розроблено і реалізовано алгоритм з використанням клітинного автомату для пошуку країв на зображенні. Проведено порівняння з звичними методами пошуку країв.Item Аналіз зображень за допомогою клітинних автоматів(2022) Куренкова, Олена; Жежерун, ОлександрУ даній курсовій роботі розглядається поняття клітинного автомату, його властивостей. Проведено огляд існуючих методів обробки зображення, зокрема алгоритмів пошуку країв та алгоритмів фільтрації шумів. Проаналізована можливість обробки зображення клітинним автоматом та наведені існуючі алгоритми. Було імплементовано алгоритм фільтрації зображення від шуму “сіль та перець” на основі WebGL та описані деталі реалізації.Item Аналіз контурів зображень за допомогою клітинних автоматів(2021) Кривошея, Михайло; Жежерун, ОлександрМетою даної роботи є створення програмного продукту на основі КА з використанням діаграм Вороного для вдосконалення існуючих методів аналізу контурів зображень та подальшої його реалізації за допомогою графічних карт.Item Аналіз та розв’язання геометричної задачі в онтологічній базі знань(2024) Пруднікова, Анастасія; Жежерун, ОлександрМетою даного дослідження є розробка онтологічної бази знань та вивчення можливостей її застосування для розв'язання геометричних завдань. Конкретні завдання дослідження включають аналіз теоретичних аспектів геометричних задач, моделювання геометричних об'єктів у онтологічних базах знань та реалізацію алгоритмів для вирішення практичних задач з використанням цієї бази.Item Аналіз та розв’язання геометричної задачі в онтологічній базі знань(2025) Пруднікова, Анастасія; Жежерун, ОлександрДана дипломна робота присвячена дослідженню та розробці онтологічної бази знань для вирішення геометричних задач. У розділі 1 надається огляд онтологічної бази знань, включаючи її визначення, структуру, та методи представлення знань. Розділ 2 зосереджується на теоретичних аспектах геометричних задач у онтологічних базах знань, а саме на основних підходах до аналізу та розв'язання таких задач, моделюванні геометричних об'єктів, та використанні допоміжних інструментів. У розділі 3 описана реалізація та розв'язання обраних геометричних задач, представлені результати вирішення трьох конкретних завдань. Розділ 4 спрямований на інтегрування виведених знань у експертну систему. Ця робота має на меті розширення розуміння процесу вирішення геометричних задач за допомогою онтологічних баз знань та впровадження цих підходів у практичні застосування.Item Аналіз текстів, написаних природньою мовою. Розв’язування геометричних завдань на тему «Паралелограм»(2020) Горбач, Михайло; Жежерун, ОлександрУ роботі розглянуто основні принципи, які використовуються при аналізі текстів, написаних природньою мовою. Розроблено програму, яка автоматично розв’язує геометричні завдання на тему паралелограм.Item Визначення успішності стартапу на основі машинного навчання(2021) Хоменець, Валерія; Жежерун, ОлександрРобота присвячена створенню програмного забезпечення, яке на основі певних фактів про стартап, надасть передбачення про ймовірність його успіху. Передбачення успішності компанії стане корисним і для її засновників, і для її менеджменту, і для інвесторів. Для досягнення цієї мети було використано датасет, який містить інформацію про 472 підприємства. Кожна компанія має 116 характеристик. Було досліджено інформацію, яка зберігалася у датасеті, за допомогою побудови різноманітних графіків. У проекті використано найпопулярніші на даний момент серед дата аналітиків і програмістів технології, які є добре задокументовані і загальнодоступні. Програмне забезпечення написане на мові програмування R, оскільки вона надає багато готових функції для роботи з неструктурованою інформацією.Item Використання методів машинного навчання до аналізу Big Data'(2021) Савкін, Гліб; Жежерун, ОлександрМета цієї роботи – проаналізувати середу для роботи з цими технологіями, які переваги та недоліки мають ті чи інші підходи і як саме варто робити Big Data Аналіз.Item Використання нейронних мереж для створення зображень гумористичного характеру(2021) Карлишева, Анна; Жежерун, ОлександрКурсова робота присвячена дослідженню способів та результатів використання нейронних мереж для генерації зображень гумористичного характеру. У першому розділі було досліджено існуючі системи нейронних мереж та проведено аналіз їх роботи. Другий розділ присвячено створенню системи нейронних мереж для генерації необхідних зображень, тексту, їх комбінації та дослідженню якості результатів.Item Використання рекомендаційної системи для розв’язку математичних задач(2024) Загорулько, Андрій; Жежерун, ОлександрДана робота напрямлена на спробу побудувати рекомендаційну систему для розв’язку геометричних задач на основі нових технологій. Актуалність даної теми зумовлена можливістю автоматизувати роз'язок геометричних задач або спростити процес доведення теорем.Item Реалізація рекомендаційної системи для розв’язування математичних задач(2025) Герасименко, Єлизавета; Жежерун, ОлександрУ кваліфікаційній роботі розглянуто побудову рекомендаційної системи для розв’язування геометричних задач, що базується на онтологічному підході та обробці природної української мови. Основною метою дослідження є створення інтелектуального інструменту, який допомагає учням та викладачам ефективно орієнтуватися в тематиці задач з геометрії, зокрема теми "Трикутник", на основі глибокого розуміння змісту задачі. У першому розділі описано теоретичні засади рекомендаційних систем, зокрема їхнє визначення, сфери застосування в освіті та класифікацію за принципами функціонування. Другий розділ присвячено аналізу предметної області - геометричних задач, особливостям їх структури, а також вибору відповідної онтологічної моделі. Подано основні поняття баз знань, онтологій, розглянуто структуру онтології та інструменти для її створення. Третій розділ присвячено проблемам обробки природної української мови, які виникають при автоматичному аналізі математичних задач. Описано сучасні методи NLP та обґрунтовано вибір інструментів для морфосинтаксичного аналізу, таких як UDPipe. У четвертому розділі проаналізовано особливості формалізації геометричних задач в онтологічному вигляді, здійснено типологію задач, а також наведено приклад побудови онтологічної моделі конкретної задачі. П’ятий розділ описує конкретні аспекти розробки досліджуваної системи, описує архітектуру класів, взаємодію з онтологією та мовними моделями, методику уніфікації логіки та підходи до обробки вхідних та вихідних даних. Результатом дослідження є концептуальна модель та практична реалізація прототипу рекомендаційної системи, що демонструє можливість використання онтологічних підходів і технологій обробки природної мови для автоматизованої підтримки навчального процесу у галузі шкільної геометрії.Item Розробка веб-платформи з використанням фреймворку Angular та хмарної платформи Firebase Google(2021) Данилова, Ірина; Жежерун, ОлександрМетою даної курсової роботи була розробка MVP веб-платформи для розміщення проектів, що потребують матеріальної допомоги, тобто онлайн фандрайзинг. У першому розділі описаний аналіз предметної області та постановка завдання курсової роботи. Розглядаються готові варіанти робіт за обраною тематикою, проводиться аналіз, визначаються переваги і недоліки та функціонал, необхідний для устпішної реалізації. У другому розділі описані теоретичні відомості про фреймворк Angular, бібліотеку RxJS, HTML, CSS, Type Script, Google Firebase та середовище розробки Visual Studio Code. У третьому розділі описан процес реалізації та тестування програмного продукту "FundUp".Item Розробка веб-сайту для продажу дизайну інтер’єру та інтерактивного огляду продукту у 3D(2021) Ревков, Євгеній; Жежерун, ОлександрГоловною метою даної курсової роботи є створення веб-застосунку, який покращить процес вибору товару для покупця, завдяки можливості переглядання продукту у 3D. Для виконання поставлених задач був використаний стек MERN. Вибір цього стеку був зумовлений зручністю у використанні. Також використовувалися такі бібліотеки, як express.js, three.js, react-three-fiber, drei, завдяки яким здійснювалось налаштування серверної частини та реалізації відображення 3d-моделей на веб-сайті. Результатом роботи стало створення робочої версії веб-застосунку для продажу елементів дизайну інтер’єру, у якому при огляді продукту з’являється можливість його перегляду у тривимірному просторі.Item Розробка мобільних застосунків за допомогою технологій Flutter та Dart(2020) Гомілко, О.; Жежерун, ОлександрДана курсова робота присвячена вивченню технологій Flutter та Dart для створенню мобільних додатків. Акцент зроблено на тому, щоб вивчити нові технології, дослідити переваги та недоліки відносно відомих аналогів. Метою курсової роботи є ознайомлення з мовою програмування Dart та фреймворком Flutter, опанування нових навичок та застосування отриманих знань.Item Розробка нейронної мережі по розпізнаванню жестової мови(2021) Гальченко, Марія; Жежерун, ОлександрУ даній роботі було проведено аналіз систем розпізнавання жестової мови та алгоритмів обробки даних. Вивчені найпопулярніші бібліотеки для створення нейронних мереж. На основі дослідженної інформації спроектовано та створено нейронну мережу, призначену для розпізнавання жестової мови на зображеннях і відео. По результатам проведених досліджень було прийнято рішення використовувати бібліотеку “комп’ютерного зору” OpenCV, PyTorch для створення нейронної мережі та Onnx для експорта готової нейронної мережі. Створена нейронна мережа здатна розпізнавати жестову мову та перекладати її в український алфавіт. Реалізація програмного забезпечення розроблено на мові Python з використанням бібліотек.Item Розробка рекомендаційної навчальної системи на основі онтологій(2020) Жиліна, Єлизавета; Жежерун, ОлександрВ теоретичній частині цієї роботи розглядаються основні факти про рекомендаційні системи, парадигми їх проектування з прикладами конкретних способів реалізації, наприклад, матрична факторизація як метод колаборативної фільтрації. Окремий підрозділ приділено використанню онтологій у рекомендаційних системах, їх перевагах та випадках влучного використання. В практичній частині роботи описуються методи реалізації, функціонал та особливості користувацького інтерфейсу рекомендаційної системи, що використовує онтологію для порівняння академічних дисциплін за наданими характеристиками.Item Розробка та реалізація клієнт-серверного застосунку для синхронного редагування коду/документів(2021) Бойчук, Олег; Жежерун, ОлександрРобота присвячена створенню веб-застосунку для спільного, синхронного редагування коду/документів. Проект створено за допомогою клієнт-серверної архітектури. Серверна частина реалізована динамічною мовою програмування JavaScript за допомогою фреймворку Express.js. Клієнт реалізований з використанням фреймворку Angular. База даних PostgreSQL використана для збереження даних користувачів.Item Створення гри на Unity з автоматичною генерацією рівнів(2025) Янченко, Богдан; Жежерун, ОлександрКваліфікаційна робота присвячена розробці прототипу 2D-гри жанру "аркада" з автоматичною генерацією рівнів у середовищі Unity. У роботі реалізовано систему процедурного створення рівнів з використанням різних алгоритмів генерації: перлинного шуму, фрактального шуму, симплексного шуму, синусоїдальних функцій, а також їхніх комбінацій із поступовим збільшенням складності.