Магістерські роботи кафедри Комп'ютерні інформаційні технології (КІТ)
Permanent URI for this collectionhttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/18548
ENG: Master Thesis "Computer Information Technologies"
Browse
Item Дослідження часової ефективності Ajax- запитів(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2024) Таряник, Сергій ВалерійовичUKR: Магістерська робота виконана на 84 сторінках, містить 17 рисунків, 3 таблиці та 23 використаних джерела. В магістерській роботі було досліджено часову ефективність алгоритмів сортування та пошуку на різних мобільних пристроях та їх часову ефективність при відправлені в Google Sheets. Виділені основні параметри і часові характеристики основних алгоритмів. Також було розглянуто їх основні функціональні відмінності та ефективність в рішенні конкретних задач. Було зафіксовано затрачений час на обробку алгоритмів: сортування бульбашкою, сортування вставками, бінарний пошук, послідовність фібоначі, розрахунок факторіала. Мета дослідження полягає в аналізуванні та порівнянні швидкодії виконання та часової ефективності різних алгоритмів на різних мобільних пристроях та їх відправці до БД. Об’єкт дослідження – запити за допомогою використання Ajax - запитів.Item Розпізнавання рукописних символів засобами нейронних мереж(Український державний університет науки і технологій, Дніпро, 2024) Середа, Олександр АндрійовичUKR: Магістерська робота виконана на 98 сторінках, містить 30 рисунків, 1 таблицю та 22 використані джерела. Магістерська робота розглядатиме використання нейронних мереж у вирішенні проблем розпізнавання символів, зосереджуючись на ефективності роботи цих мереж за допомогою різних інструментів. Також планується детальний аналіз поведінки нейронної мережі під час навчання та висвітлення результатів дослідження в кінці магістерської роботи. Робота має на меті розкрити потенціал та обмеження цих інноваційних технологій для подальшого розвитку сучасного наукового та технічного прогресу. Застосування нейронних мереж у сучасному суспільстві розповсюджується як на дослідницькому, так і на практичному рівні, перетворюючи спосіб, яким ми розв’язуємо проблеми. Об’єктом дослідження являються інтелектуальні системи розпізнавання символів на зображеннях, що використовують для цього машинне навчання та нейронні мережі. Метою дослідження є визначення того, який з типів нейронних мереж краще підходить для вирішення поставленої задачі, також навчання цієї системи розпізнавати рукописні символи. Для того, щоб приступити до роботи, потрібно розібратися в тому, що таке машинне навчання, нейрон, нейронні мережі.