Модель штучного інтелекту для планування та оцінки ризиків проєктів

Simple item page
dc.contributor.authorМихайлов, Н.uk_UA
dc.date.accessioned2025-03-19T12:22:13Z
dc.date.available2025-03-19T12:22:13Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionEffective project management in the face of constantly changing market demands and technological advancements is essential for company success. Optimizing planning and risk management processes plays a critical role in improving outcomes and reducing implementation timelines. Traditional methods, such as the Critical Path Method and Network Programming, provide effective project structuring but often struggle to address dynamic changes and unforeseen risks. Modern technologies, particularly machine learning, enable the development of adaptive management systems capable of leveraging historical data and real-time updates. These algorithms can accurately predict task durations, assess risks, and optimize resource allocation. This article focuses on designing an adaptive model to enhance planning accuracy and minimize project risks.en_US
dc.description.abstractЕфективне управління проєктами в умовах постійно змінюваних ринкових вимог та технологічного прогресу є необхідною складовою успішної діяльності компаній. Оптимізація процесу планування та управління ризиками відіграє ключову роль у підвищенні якості результатів і скороченні термінів реалізації. Традиційні методи планування, такі як метод критичного шляху і метод програмування в мережі, ефективно допомагають структурувати задачі проєкту. Однак, через зростаючу складність проєктів, ці методи не завжди можуть врахувати динаміку змін та непередбачені ризики. Застосування сучасних технологій, зокрема машинного навчання, дозволяє розробляти гнучкі та адаптивні системи управління, здатні враховувати як історичні дані, так і нові зміни в проєкті в режимі реального часу. Алгоритми машинного навчання можуть ефективно прогнозувати строки виконання завдань, оцінювати ризики та допомагати в оптимальному розподілі ресурсів. Дана праця зосереджена на розробці адаптивної моделі, що дозволяє покращити точність планування та мінімізувати ризики під час виконання проєктів.uk_UA
dc.identifier.citationМихайлов, Н. О. Модель штучного інтелекту для планування та оцінки ризиків проєктів / Михайлов Н. О. // Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем : працi 15 міжнародної науково-практичної конференції, Київ, 23-24 грудня 2024 р. / [за заг. ред.: М. М. Глибовця, Т. В. Панченка та iн. ; Факультет інформатики Національного університету "Києво-Могилянська академія" та ін.]. - Київ : НаУКМА, 2024. - C. 44-45.uk_UA
dc.identifier.urihttps://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/34043
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherНаціональний університет "Києво-Могилянська академія"uk_UA
dc.relation.sourceТеоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем : працi 15 міжнародної науково-практичної конференції, Київ, 23-24 грудня 2024 р.uk_UA
dc.statusfirst publisheduk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectсистеми управлінняuk_UA
dc.subjectалгоритми машинного навчанняuk_UA
dc.subjectматеріали конференціїuk_UA
dc.titleМодель штучного інтелекту для планування та оцінки ризиків проєктівuk_UA
dc.title.alternativeArtificial intelligence model for project planning and risk assessmenten_US
dc.typeConference materialsuk_UA
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Mykhailov_Model_shtuchnoho_intelektu_dlia_planuvannia_ta_otsinky_ryzykiv_proiektiv.pdf
Size:
1.17 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Теоретичні та прикладні аспекти побудови програмних систем: 15 Міжнародна науково-практична конференція