eKMAIR
Electronic Kyiv-Mohyla Academy Institutional Repository
Communities in DSpace
Select a community to browse its collections.
Recent Submissions
Розробка масштабованої SaaS-платформи для валідації електронних адрес в реальному часі
(2025) Ярошепта, Богдан; Нагірна, Алла
У магістерській роботі представлено процес розробки масштабованої SaaS-платформи для валідації електронних адрес у реальному часі. У ході роботи було спроєктовано мікросервісну архітектуру, реалізовано основний API на базі NestJS, а також окремий сервіс валідації із підтримкою асинхронної обробки через черги повідомлень (Kafka , RabbitMQ) [1][2][3]. Для забезпечення оновлень у реальному часі використано технологію Server-Sent Events [4]. Також реалізовано веб-застосунок на React.js для завантаження файлів зі списками електронних адрес, перегляду статусу перевірок та аналітики. Забезпечено підтримку синтаксичної, MX- і SMTP-верифікації , з урахуванням обмежень поштових серверів [5][6]. Особливу увагу приділено масштабуванню, безпеці даних, ізоляції сервісів та логуванню процесів перевірки. Результати тестування підтверджують ефективність запропонованого рішення для обробки великих обсягів даних у реальному часі.
Рекомендаційна система на основі знань для вибору навчального контенту відповідно до вимог користувача на основі машинного навчання
(2025) Тхорук, Ігор; Ковалюк, Тетяна
Метою дослідження є аналіз сучасних підходів до побудови рекомендаційних систем, виявлення їх сильних і слабких сторін, а також розробка прототипу, здатного адаптуватися до індивідуальних потреб користувачів.
Навчання в ітеративній дилемі в’язня
(2025) Терентьєв, Олександр; Ігнатенко, Олексій
Магістерська робота присвячена порівнянню трьох підходів до навчання агентів у грі "ітеративна дилема в’язня" (ІДВ). Досліджено особливості методів навчання з підкріпленням (алгоритм PPO), еволюційної стратегії (алгоритм CMA-ES) та трансформерної моделі (Decision Transformer) для вироблення ігрової стратегії. Розроблено уніфіковане експериментальне середовище з параметрами: 100 раундів на гру, набір із 7 класичних стратегій-опонентів (Tit-for-Tat, Always Cooperate, Always Defect, Random, Pavlov, Grudger, Generous Tit-for-Tat). Реалізовано та навчено агентів за кожним із підходів: PPO-агент з нейронною мережею, еволюційний агент із 5-параметричною Memory-One стратегією, Decision Transformer для навчання на послідовностях ігрових траєкторій. Експериментальне порівняння показало такі результати (середній сумарний виграш): PPO-агент – 258.78 балів, еволюційний агент – 233.66 балів, трансформерний агент – 217.03 балів. PPO-підхід продемонстрував найвищу результативність завдяки адаптивній експлуатації опонентів. Еволюційний підхід забезпечив збалансовану стратегію з високою інтерпретованістю. Трансформерний підхід показав найвищий рівень кооперації з опонентами.
Глибоке навчання з підкріпленням як метод абстрактивного реферування текстів українською мовою
(2025) Стефанюк, Євген; Ковалюк, Тетяна
Метою дослідження є порівняльний аналіз алгоритмів навчання з підкріпленням для автоматичного реферування текстів та розробка власної метрики оцінювання результатів. Об’єкт дослідження: процес автоматичного абстрактивного реферування текстів. Методи дослідження: методи глибокого навчання, зокрема трансформерні моделі (mT5), алгоритми навчання з підкріпленням (REINFORCE, PPO), автоматичні метрики оцінювання (ROUGE, BERTScore) та кастомна метрика. Результати роботи: розроблено програму для порівняльного аналізу алгоритмів REINFORCE та PPO у задачі генерації рефератів українською мовою. Проведено експерименти з реальними науковими текстами та оцінено якість результатів за стандартними та власною метрикою. Показано, що PPO забезпечує стабільніше покращення якости порівняно з REINFORCE. Наукова новизна одержаних результатів: дістали подальший розвиток методи навчання з підкріпленням для абстрактивного реферування українських текстів. Запропоновано нову власну метрику, що враховує специфіку української мови. Практичне значення одержаних результатів: розроблено програмне застосування, яке здатне досліджувати ефективність алгоритмів REINFORCE і PPO для навчання supervised fine-tuned mT5 моделі з використанням різноманітних метрик, включно з власною. Достовірність результатів оцінюється шляхом порівняння на вручну підготовленому датасеті.
Реалізація лямбда-числення в Haskell
(2025) Соболєв, Владислав; Проценко, Володимир
Ця робота присвячена розробці та реалізації інтерактивного інтерпретатора нетипізованого лямбда-числення мовою Haskell. Проєкт сфокусований на створенні освітнього інструменту, що дозволяє користувачам зрозуміти концепції лямбда-обчислень та функціонального програмування. Ключові аспекти реалізації включають розробку абстрактного синтаксичного дерева (AST), надійного парсера за допомогою Parsec, а також механізму обчислення, що використовує повний нормальний порядок редукції з коректною підстановкою та α-перетворенням. Інтерпретатор підтримує кодування Черча для арифметики та булевої логіки. Реалізація включає інтерактивний графічний інтерфейс користувача (GUI) на базі GTK+, який забезпечує інтуїтивне введення декількох виразів та покрокову візуалізацію β-редукції. Також є можливість збереження користувацьких визначень у базі даних SQLite для створення власних бібліотек функцій.
Агентне моделювання виникнення та еволюції мови
(2025) Сітьков, Ілля; Гулаєва, Наталія
У роботі проведено дослідження процесу виникнення та еволюції мови з використанням агентного моделювання на основі Еволюційної гри в іменування у варіантах Дороти й Адама Ліповських та Паоло Молоні, проаналізовано вплив модифікацій стратегій та параметрів моделі на її поведінкові характеристики. Для експериментальних досліджень алгоритм та його розширення імплементовано засобами мови Java. Увагу зосереджено на аналізі залежності успішності комунікації та здатності агентів до навчання від ймовірності комунікації при застосуванні змінених розміру популяції та словника, початкового віку агентів, впливу віку агентів на ймовірність виживання та методу вибору сусідніх позицій. На підставі отриманих результатів зроблено висновок про стійкість моделі та встановлено вплив кожного з розглянутих параметрів на її динаміку. Запропоновано власні модифікації моделі, які дозволяють симулювати дію соціокультурних чинників та біологічних процесів мутації і вікових змін здатності до навчання на еволюцію мови. Дані експериментів засвідчили зниження навчальних здібностей внаслідок мутацій та старіння агентів, а також продемонстрували важливість залежності особин одна від одної для досягнення високої здатності до навчання. У роботі досліджено кореляцію між мовами та навчальними здібностями агентів на основі оцінки узгодженості кластеризацій агентів за вказаними ознаками. Відповідність між обраними характеристиками виявилась ідеальною за відсутності мутацій та комунікацій, однак при їхньому застосуванні кореляція знизилась до рівня, близького до випадкової.
Розробка електронного курсу "Вступ до програмування"
(2025) Семененко, Ілля; Глибовець, Микола
Магістерська робота присвячена розробці інтерактивного електронного курсу "Вступ до програмування" на JavaScript для школярів. Метою стало створення адаптованого україномовного онлайн-ресурсу з оригінальним контентом та можливістю кастомізації тестів викладачами. Робота включала аналіз освітніх методик, проєктування масштабованої клієнт-серверної архітектури (Next.js, .NET 8) на основі педагогічних засад професора Миколи ГЛИБОВЦЯ, розробку програмних модулів, наповнення контентом та тестування. Результатом є готовий до впровадження електронний курс, що забезпечує інтерактивне вивчення JavaScript, містить україномовний контент, систему тестування та функцію кастомізації питань викладачами. Платформа побудована на гнучкій, масштабованій архітектурі.
Візуально-мовні моделі на вбудованому пристрої
(2025) Росада, Василь; Поздняков, Євген
Метою даної роботи є дослідження та розробка системи для семантичного пошуку зображень за текстовим описом на вбудованому пристрої з обмеженими ресурсами з використанням візуально-мовних моделей. В рамках даної роботи проведено порівняльний аналіз швидкодії та точності роботи візуально-мовних моделей на вбудованому пристрої для задачі пошуку зображень по тексту. Спроектовано та розроблено застосунок для пошуку візуальної інформації з камери (кадрів та відеофрагментів) за текстовим запитом з використанням візуально-мовної моделі для роботи на вбудованому пристрої з апаратним прискорювачем.
Дослідження впливу метапрограмування на підвищення ефективності прикладних програм
(2025) Огороднік, Данііл; Бублик, Володимир
Мета дослідження – оцінити вплив метапрограмування на підвищення ефективності прикладних програм шляхом аналізу його можливостей, розробки експериментальних моделей та порівняння їх з традиційними підходами до програмування.
Аналіз ефективності фільтрів GH та Калмана для відстеження рухомих об'єктів при різних моделях шуму
(2025) Новоспаський, Андрій; Ігнатенко, Олексій
Метою дослідження є проведення комплексного порівняльного аналізу ефективності фільтра GH та різних моделей фільтра Калмана при вирішенні задачі фільтрації траєкторії руху об’єкта у тривимірному просторі на основі синтетичних даних.
Аналіз пропорційних методів відбору в генетичних алгоритмах
(2025) Кузнець, Ілля; Гулаєва, Наталія
У цій роботі досліджено вплив методів масштабування та їхніх параметрів на тиск пропорційних методів відбору в генетичних алгоритмах (ГА), а також на основні показники продуктивності ГА, такі як збіжність, швидкість збіжності та якість отриманих результатів. Для досягнення поставленої мети розроблено спеціалізований програмний застосунок, який дозволяє здійснювати серії прогонів генетичного алгоритму, автоматично фіксувати характеристики тиску відбору та візуалізувати зміну цих характеристик під час роботи алгоритму. Проведено обчислювальний експеримент, що охоплює аналіз найпоширеніших пропорційних методів відбору – стохастичного універсального семплінгу (SUS) та рулеткового відбору (RWS) – за різних варіантів масштабування (лінійного, степеневого тощо) та їхніх параметрів. На основі отриманих емпіричних даних проаналізовано, як використання різних методів масштабування змінює тиск відбору та впливає на ефективність ГА. Результати роботи дозволяють зробити висновки про доцільність застосування певних підходів масштабування в конкретних експериментальних умовах, а також дають рекомендації для налаштування ГА з метою підвищення його продуктивності.
Інтеграція прискорення на графічному процесорі у середовище виконання для блоково-рекурсивних матричних алгоритмів DAP
(2025) Комонов, Кирило; Малашонок, Геннадій
Було розглянуто задачу множення щільних матриць блоково-рекурсивними алгоритмами в середовищі виконання паралельних обчислень DAP і використання CUDA для обчислень в кластерному середовищі. Запропоновано і реалізовано алгоритм координації доступу до графічних процесорів в кластерному середовищі. Множення щільних матриць використовуючи cuBLAS інтегровано у середовище DAP. Проведено експерименти для порівняння часу виконання програми. Проаналізовано отримані результати та зроблено висновки про подальший розвиток дослідження.
Побудова багаторівневого веб-застосунку на хмарній платформі для платформи пошуку роботи
(2025) Гурін, Вален; Черкасов, Дмитро
Робота присвячена розробці та проєктуванню багаторівневого веб-застосунку для платформи пошуку роботи. Основна увага зосереджена на створенні надійної та масштабованої веб-інфраструктури, розгорнутої на хмарній платформі Amazon Web Services (AWS). Це включає розробку фронтенд-частини на Next.js, бекенд API на Nest.js з використанням GraphQL, та системи управління даними на базі PostgreSQL, з розглядом можливостей масштабування через архітектури Data Warehouse, такі як Amazon Redshift.
Знаходження безпілотних повітряних об’єктів методами глибинного навчання
(2025) Федюченко, Михайло; Ющенко, Юрій
Дипломна робота присвячена виявленню безпілотних повітряних апаратів (дронів) з використанням методів глибинного навчання. В процесі дослідження було проаналізовано вже існуючі методи та системи виявлення безпілотників, та на основі цих даних обрано потрібну методологію. Було виконано збір релевантних наборів даних та проведено тренування моделей YOLOv5 та YOLOv8 на відповідних наборах. Було проаналізовано ефективність використання еволюційних алгоритмів для конфігураційних параметрів моделей. Після тренування були зібрані тестові дані, що включали зображення з реальними сценаріями, включаючи різні умови освітлення, шум та зміну масштабу об'єктів. У результаті порівняння встановлено, що використання техніки плиточного розбиття покращує детекцію малих об'єктів, забезпечуючи більш точні результати, але тільки у випадку високої роздільної якості зображень. Виявлено, що обидві архітектури YOLOv5 і YOLOv8 демонструють високу ефективність у виявленні дронів, проте YOLOv8 продемонстрував дещо кращі результати у порівнянні з YOLOv5. Актуальність роботи полягає в тому, що отримані результати можна застосувати для виявлення безпілотних повітряних апаратів, що є корисними для подальшого розвитку систем безпілотного контролю та безпеки повітряного простору.
Створення дослідницького прототипу для аналізу можливостей Explainable AI
(2025) Чалюк, Андрій; Олецький, Олексій
У цій роботі оглянуто існуючі методи XAI. Проведено аналіз та оцінку цих методів на синтетичних та візуальних тестах. Розглянуто можливість їх використання для різного типу моделей. Проведено порівняння цих і методів за рядом критеріїв.
Виявлення вирубок лiсу з використанням фундацiйних моделiв
(2025) Дехтяр, Богдан-Ярема; Крюкова, Галина
У роботi дослiджується завдання автоматизованого виявлення вирубок лiсу на супутникових знiмках, яке формалiзовано як завдання бiнарної сеґментацiї. Актуальнiсть дослiдження зумовлена значним екологiчним впливом дефорестацiї в Українi та потребою в оперативному монiторинґу лiсового покриву. Основна увага придiляється використанню сучасних пiдходiв на основi фундацiйних моделiв комп’ютерного зору й порiвнянню їх iз традицiйними архiтектурами. У межах дослiдження запропоновано тонке налаштування фундацiйного моделю Segment Anything Model (SAM) наступними методами: Generalized SAM (GSAM), що дозволяє працювати зi змiнними розмiрами вхiдних зображень, та SAM AdaptFormer, який застосовує адаптивнi блоки для покращення пристосування до завдання. Експерименти проведено на наборi супутникових знiмкiв Sentinel-2, що охоплюють територiю Харкiвської областi. Результати демонструють, що обидва модифiкованi пiдходи на основi SAM перевершують базовий модель за ключовими метриками точности (коефiцiєнти Дайса й Жаккара, влучнiсть i повнота), при чому найкращий результат показано конфiґурацiєю SAM AdaptFormer. Робота пiдтверджує ефективнiсть використання фундацiйних моделiв у завданнях виявлення дефорестацiї та вiдкриває перспективи для подальшого дослiдження адаптацiї великих моделiв до завдань дистанцiйного зондування Землi.
Дослідження галюцинацій великих мовних моделей
(2025) Чайка, Ольга; Ігнатенко, Олексій
Дипломний проєкт присвячено дослідженню наявних рішень визначення галюцинацій у моделях машинного перекладу у контексті перекладів з української мови. Мета дослідження: визначити, чи справляються сучасні метрики із визначенням галюцинацій у перекладі з української мови.
Гендерна рівність та недискримінація у вищій освіті
(2025) Марценюк, Тамара; Скалецька, Зоряна
Курс "Гендерна рівність та недискримінація у вищій освіті" спрямований на формування у викладацтва сучасного уявлення про принципи гендерної рівності, права людини та недискримінації в академічному середовищі. У межах курсу слухачі та слухачки ознайомляться з базовими поняттями та нормативно-правовими актам у сфері забезпечення рівних прав та можливостей, розглянуть приклади упередженого ставлення, гендерної нерівності та дискримінації у закладах вищої освіти. Особлива увага буде приділена інтеграції принципів гендерної чутливості у навчальний процес, розробці гендерно нестереотипних навчальних матеріалів та створенню безпечного і інклюзивного освітнього середовища. Після завершення курсу учасники і учасниці зможуть впроваджувати принципи гендерної рівності та недискримінації у власну викладацьку діяльність, виявляти та попереджати випадки дискримінації, а також формувати культуру поваги та рівності у НаУКМА.
Використання LMDB для роботи з великими обсягами даних в iOS застосунках
(2025) Тарасенко, Михайло
У даній роботі розглянуто можливість створення власних постійних сховищ у фреймворку Core Data з використання Sqligtning. В роботі детально описано механізми збереження даних в iOS застосунках та їх переваги та недоліки. Значну увагу приділено архітектурним рішенням та особливостям реалізації LMDB та Core Data. Детально описано особливості реалізації NSIncrementalStore.
Методи верифікації наданих користувачами текстових даних на краудсорсингових платформах
(2025) Сукайло, Дмитро; Медвідь, Сергій
У ході виконання курсової роботи було проведено дослідження щодо розробки методів верифікації даних на краудсорсингових платформах.