Освітня програма «Системи штучного інтелекту»

Permanent URI for this community

https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/43648

Browse

Browsing Освітня програма «Системи штучного інтелекту» by Title

Now showing 1 - 20 of 42
  • No Thumbnail Available
    Item
    Iнтелектуaльнa cиcтемa aнaлiзу мережевoгo трaфiку в Ott – cервicax
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-06-11) Кравцов, Сергій Олександрович; Kravtsov, Serhii; Мозгаллі, Ольга Петрівна
    OTT-cервicи cтaють вcе бiльш пoпулярними, прoпoнуючи кoриcтувaчaм дocтуп дo телебaчення, музики, фiльмiв тa iншиx видiв кoнтенту через Iнтернет. Це призвoдить дo знaчнoгo зрocтaння мережевoгo трaфiку, щo рoбить йoгo aнaлiз cклaднiшим. Iнтелектуaльнi cиcтеми aнaлiзу мережевoгo трaфiку (Intelligent Network Traffic Analуsis Sуstems) мoжуть дoпoмoгти OTT-cервicaм вирiшити цю прoблему. INTAS викoриcтoвують мaшинне нaвчaння тa iншi метoди штучнoгo iнтелекту для aнaлiзу трaфiку в режимi реaльнoгo чacу, щo дoзвoляє їм виявляти aнoмaлiї, oптимiзувaти прoдуктивнicть мережi тa зaбезпечувaти крaщий дocвiд кoриcтувaчiв. OTT services are becoming increasingly popular, offering users access to television, music, movies and other types of content over the Internet. This leads to a significant increase in network traffic, which makes its analysis more complex. Intelligent network traffic analysis systems (Intelligent Network Traffic Analysis Systems) can help OTT services solve this problem. INTAS use machine learning and other artificial intelligence techniques to analyze traffic in real-time, allowing them to detect anomalies, optimize network performance, and provide a better experience fans.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Автоматизована ідентифікація ризиків онлайн-оплат за допомогою алгоритмів машинного навчання
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-22) Оніщенко, Діана Сергіївна; Onishchenko, Diana; Шевченко, Антолій Іванович
    Мета і завдання дослідження. прийоми логічного аналізу та узагальнення, комплексного системного мислення, інтелектуального аналізу даних, а також алгоритми машинного навчання, зокрема кластеризацію, класифікацію, регресійний аналіз, дерева рішень, ансамблеві методи та оцінку точності моделей Відповідно до поставленої мети визначені такі завдання: -проаналізувати сучасні методи запобігання фінансовому шахрайству;- вивчити існуючі підходи до застосування алгоритмів машинного навчання у сфері онлайн-оплат; -зібрати та підготувати релевантний набір даних; -побудувати, навчити та протестувати низку моделей класифікації; -порівняти точність та інтерпретованість моделей; -запропонувати рекомендації для подальшого впровадження. Purpose and Objectives of the Study: The research involves methods of logical analysis and generalization, systems thinking, data mining, and machine learning algorithms such as clustering, classification, regression analysis, decision trees, ensemble methods, and model accuracy evaluation. The following objectives have been defined:Analyze modern methods of preventing financial fraud; Study existing approaches to applying machine learning algorithms in the field of online payments; -сollect and prepare a relevant dataset; -build, train, and test several classification models; -compare the accuracy and interpretability of the models; -provide recommendations for further implementation.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Прогнозування динаміки складних процесів генетичними методами
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-23) Летич, Артем Анатолійович; Letych, Artem; Миронцов, Микита Леонідович
    У кваліфікаційній магістерській роботі досліджено підходи до прогнозування динаміки складних процесів на прикладі епідемій із застосуванням генетичних алгоритмів і нейронних мереж. Розроблено інтелектуальну систему, що поєднує метод зворотного поширення похибки з еволюційною оптимізацією, реалізовано навчання на реальних епідеміологічних даних. This master's thesis explores methods for forecasting the dynamics of complex processes using genetic algorithms and neural networks, based on the case of epidemic development. An intelligent system was developed that combines backpropagation with evolutionary optimization, and the model was trained on real epidemiological data.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Програмний модуль розпізнавання об'єктів під водою на основі моделей штучних нейронних мереж
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-05-24) Мазур, Василь Вікторович; Mazur, Vasyl; Шевченко, Анатолій Іванович
    Кваліфікаційна магістерська робота присвячена розробці програмного модуля для розпізнавання підводних об’єктів на основі штучних нейронних мереж. Використано модель YOLOv8 для виявлення об’єктів в реальному часі. Створено та анотовано датасет підводних об’єктів, розроблено та протестовано програмний модуль. The Master's thesis focuses on the development of a software module for underwater object recognition using artificial neural networks. The YOLOv8 model is used for real-time object detection. A dataset of underwater objects was created and annotated, and the software module was developed and tested.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Проектування систем штучного інтелекту для оптимізації завантаженості оредних площ комерційної нерухомості
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05) Вовчик, Владислав Едуардович; Vovchyk, Vladyslav; Помазун, Оксана Миколаївна
    Запропонована система має практичну значущість, дозволяє підвищити ефективність управління заповненістю орендних площ, мінімізувати ризики втрати клієнтів, оптимізувати витрати та посилити аналітичну спроможність керуючих компаній. Результати дослідження можуть бути використані як основа для подальшої розробки, впровадження або масштабування подібних цифрових рішень у сфері комерційної нерухомості. The proposed system has practical significance, allowing for increased efficiency in managing rental space occupancy, minimising the risk of customer loss, optimising costs, and strengthening the analytical capabilities of management companies. The results of the study can be used as a basis for further development, implementation, or scaling of similar digital solutions in the commercial real estate sector.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Проектування інтелектуальної системи парсингу ринку відеоігор
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-05-23) Рахманкулов, Равіль Ренатович; Rakhmankulov, Ravil; Гордієнко, Ірина Василівна
    Кваліфікаційна робота складається з трьох розділів, логічно пов’язаних між собою. В першому розділі дана характеристика предметної галузі й об’єкта дослідження, наведено аналіз задач, а також наводиться перелік існуючих програмних засобів даної предметної галузі. Другий розділ є аналітичним і присвячений обґрунтуванню методу проектування системи, розробленню її архітектури, виконанню постановки та розробленню алгоритма розв’язання задач. Третій розділ – конструктивний. В розділі наведено інформаційне, технічне програмне та організаційне забезпечення для інформаційної системи парсингу. Висвітлені питання організації інформаційного забезпечення: розроблена структура інформаційного забезпечення, описані та наведені в додатках форми вхідних та вихідних документів. The qualification work consists of three logically connected sections. In the first section, the characteristics of the subject area and the research object are given, the analysis of the tasks is given, and the list of existing software tools of this subject area is given. The second section is analytical and is devoted to the justification of the system design method, the development of its architecture, the execution of the statement and the development of the problem solving algorithm. The third section is constructive. The section provides information, technical software, and organizational support for the parsing information system. The issues of the organization of information support are highlighted: the structure of information support is developed, the forms of input and output documents are described and given in the appendices.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Проектування інтелектуальної системи управління замовленнями швейного підприємства
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-05-26) Ваколюк, Каріна Юріївна; Vakoliuk, Karina; Кривошеєв, Костянтин Валерійович
    У кваліфікаційній магістерській роботі запропоновано інтелектуальну систему, яка дозволяє здійснювати оброблення замовлень, аналізувати кількість відмов та надавати персональні рекомендації щодо розміру і фасону, що зменшує ймовірність того, що клієнт обере одяг, який буде повертати. Запропоновано підхід для застосування алгоритму рекомендацій фасону та розміру при формуванні замовлення клієнтом. Застосування такої системи зменшить ймовірність повернення чи обміну товару, а також покращить споживчі відносини між виробником та споживачем. The qualifying master's thesis proposed an intelligent system that allows processing orders, analyzing the number of rejections and providing personal recommendations on size and style, which reduces the likelihood that the customer will choose clothes to return. An approach for applying the algorithm of style and size recommendations when forming an order by the client is proposed. The use of such a system will reduce the probability of returning or exchanging goods, as well as improve consumer relations between the manufacturer and the consumer.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Проектування інформаційно-аналітичної системи центру працевлаштування в університеті (на прикладі відділу сприяння працевлаштуванню «Перспектива» при КНЕУ ім. Вадима Гетьмана)
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-05-24) Кулаківська, Наталія Олександрівна; Kulakivska, Nataliia; Гужва, Володимир Михайлович
    В магістерській кваліфікаційній роботі розглянуті актуальні питання, пов’язані з розробкою та впровадженням інформаційних систем в діяльність закладів вищої освіти (ЗВО). Працевлаштування випускників є одним із важливих напрямків діяльності академічних установ. Облік та аналіз пропозицій роботодавців та запитів студентів щодо працевлаштування, проходження практики та стажування – основні задачі, які покликаний вирішувати спеціалізований підрозділ при ЗВО. Оптимізувати вирішення указаних задач можна шляхом використання сучасних інформаційно-аналітичних інструментів. В цьому контексті тема, обрана студенткою для підготовки магістерської кваліфікаційної роботи, є актуальною та такою, що має практичну значущість. The master's thesis examines topical issues related to the development and implementation of information systems in the activities of higher education institutions. Employment of graduates is one of the important activities of academic institutions. Accounting and analysis of employers' proposals and students' requests for employment, internships and internships are the main tasks to be solved by the specialized unit at the Higher Education Institution. It is possible to optimize the solution of the specified problems by using modern information and analytical tools. In this context, the topic chosen by the student for the preparation of the master's thesis is relevant and has practical significance.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Проєктування застосунку для адаптивної онлайносвіти з використанням штучного інтелекту
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-23) Резуненко, Станіслав Андрійович; Rezunenko, Stanislav; Помазун, Оксана Миколаївна
    У роботі розглянуто проектування інформаційної системи адаптивного онлайн-навчання з використанням компонентів штучного інтелекту. Запропоновано архітектуру MVP-рівня, що поєднує модулі персоналізації, генерації контенту, навчальної аналітики та рекомендацій. Актуальність теми зумовлена потребою в ефективній та гнучкій освіті для дорослих. Система орієнтована на підвищення мотивації, персоналізований підхід і підтримку прийняття рішень щодо навчальної траєкторії користувача. The thesis explores the design of an adaptive online learning information system based on artificial intelligence. An MVP-level architecture is proposed, combining personalization, content generation, learning analytics, and recommendation modules. The project addresses the growing need for effective, flexible education for adults. The system aims to improve motivation, enable a personalized approach, and support decision-making in learning trajectories.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Проєктування рекомендаційної системи для сфери продажу автомобілей
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024) Волошин, Антон Павлович; Voloshin, Anton; Мозгаллі, Ольга Петрівна
    Цей проект був присвячений розробці та впровадженню рекомендаційної системи для сфери продажу автомобілів. Система використовує чат-бот, створений за допомогою Microsoft Copilot, для взаємодії з клієнтами та надання їм персоналізованих рекомендацій щодо автомобілів. Для зберігання даних про автомобілі та клієнтів використовується база даних MongoDB, яка також реплікована та шардована для забезпечення високої доступності та масштабованості. Додатково був розроблений веб-сайт, який дозволяє клієнтам переглядати інформацію про автомобілі, шукати автомобілі за різними критеріями та залишати відгуки. У ході розробки системи рекомендацій для сфери продажу автомобілів з використанням штучного інтелекту, ми провели глибокий аналіз та дослідження різноманітних підходів, що застосовуються в цій області. Розділ 1 надав нам можливість оцінити сучасний стан та напрямки розвитку систем штучного інтелекту, спрямованих на рекомендаційні сервіси. This project was dedicated to the development and implementation of a recommendation system for the field of car sales. The system uses a chatbot built with Microsoft Copilot to interact with customers and provide them with personalized car recommendations. A MongoDB database is used to store vehicle and customer data, which is also replicated and sharded to ensure high availability and scalability. Additionally, a website has been developed that allows customers to view vehicle information, search for cars by various criteria, and leave reviews. In the course of developing a recommendation system for the field of car sales using artificial intelligence, we conducted an in-depth analysis and research of various approaches used in this area. Chapter 1 gave us the opportunity to assess the current state and directions of development of artificial intelligence systems aimed at recommendation services.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Проєктування системи інтелектуальної взаємодії Smart Invoice
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-05-23) Крутько, Христина Вадимівна; Krutko, Khrystyna; Зінов’єва, Ірина Сергіївна
    Кваліфікаційна магістерська робота присвячена актуальним проблемам обробки та обміну інвойсами, які пропонуються реалізувати з використанням технологій ШІ. Предметом дослідження є технологія проектування та реалізації системи проектування інтелектуальної взаємодії «Smart Invoice». Об’єктом дослідження є процес автоматизованої обробки та обміну інформацією між суб’єктами господарської діяльності. Мета роботи є в тому, щоб удосконалити процеси обробки та обміну інформацією шляхом проектування інтелектуальної інформаційної системи. The qualifying master's thesis is devoted to the actual problems of processing and exchange of invoices, which are proposed to be implemented using AI technologies. The subject of the study is the technology of designing and implementing the intelligent interaction system "Smart Invoice". The object of the research is the process of automated processing and exchange of information between subjects of economic activity. The meta of the qualification master's thesis is to improve the processes of information processing and exchange by designing an intelligent information system.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Проєктування інтелектуального агенту системи захисту та діагностики операційної системи
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-05-21) Ратуш, Дмитро Володимирович; Ratush, Dmytro; Артемчук, Володимир Олександрович
    Кваліфікаційна магістерська робота присвячена актуальній проблемі діагностики та захисту операційної системи. В процесі вивчення інформації та виконання завдань було сформовано та реалізовано наступний список функцій інтелектуального агенту: відображення повної інформації про систему, діагностування процесів системи в реальному часі, перевірка на шкідливість та встановлення ПЗ, моніторинг ресурсів, захист системи за допомогою програмних засобів, реалізовано функцію ProcessKiller, створено функцію очищення тимчасових файлів системи та функцію пошуку драйверів для пристрою. The qualification master's thesis is devoted to the actual problem of diagnosing and protecting the operating system. In the process of studying the information and performing the tasks, the following list of functions of the intelligent agent was formed and implemented: displaying complete information about the system, diagnosing system processes in real time, checking for malware and installing software, monitoring resources, protecting the system with software tools, implementing the ProcessKiller function, creating a function for cleaning temporary system files and a function for finding drivers for the device.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Проєктування інтелектуальної системи відбору персоналу для працедавців
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-22) Іваницький, Павло Євгенович; Ivanytskyi, Pavlo; Ріппа, Сергій Петрович
    При цьому об’єктом дослідження виступає процес відбору персоналу в умовах цифровізації управлінських рішень. Предмет дослідження в даному випадку - це методи, моделі та інструменти проєктування інтелектуальної системи відбору персоналу, заснованої на штучному інтелекті та автоматизованому аналізі даних про кандидатів. Метою дослідження є проєктування інтелектуальної системи відбору персоналу для працедавців, яка забезпечує автоматизацію процесу аналізу резюме, оцінювання кандидатів та формування рекомендацій на основі сучасних методів штучного інтелекту. Інформаційну базу дослідження становлять наукові публікації вітчизняних і зарубіжних авторів, фахова періодика з питань управління персоналом та застосування штучного інтелекту в HR, статистичні звіти Державної служби статистики України, аналітичні огляди ринку праці, а також чинні нормативно-правові документи, що регламентують трудові відносини. Також у роботі використано дані з відкритих джерел щодо функціональності та ефективності існуючих інформаційних систем підбору персоналу. The object of the study is the process of personnel selection in the conditions of the digitization of management decisions. The subject of the study in this case is the methods, models and tools for designing an intelligent personnel selection system based on artificial intelligence and automated analysis of candidate data. The purpose of the study is to design an intelligent personnel selection system for employers, which provides automation of the process of resume analysis, candidate evaluation and recommendation generation based on modern methods of artificial intelligence. The information base of the study consists of scientific publications by domestic and foreign authors, professional periodicals on personnel management and the application of artificial intelligence in HR, statistical reports of the State Statistics Service of Ukraine, analytical reviews of the labor market, as well as current regulatory documents regulating labor relations. The work also uses data from open sources on the functionality and effectiveness of existing personnel selection information systems.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Проєктування інтелектуальної системи для підтримки процесів дропшипінгу на платформі Amazon
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05) Павленко, Артем Віталійович; Pavlenko, Artem; Галузинський, Георгій Петрович
    Кваліфікаційна робота присвячена розробці інтелектуальної системи для автоматизованого збору та класифікації даних про продавців eBay. Система використовує алгоритм Random Forest для визначення надійності постачальників на основі рейтингу, кількості відгуків та інших показників. Реалізація виконана з використанням Python, Selenium та Jupyter Notebook, з інтеграцією результатів у Google Sheets. Робота має практичну цінність для дропшиперів та онлайн-продавців, допомагаючи оптимізувати вибір партнерів і мінімізувати ризики. This thesis presents the development of an intelligent system for automated data collection and classification of eBay sellers. The system uses the Random Forest algorithm to evaluate supplier reliability based on ratings, number of reviews, and other factors. It is implemented using Python, Selenium, and Jupyter Notebook, with results integrated into Google Sheets. The project provides practical value for dropshippers and online sellers by optimizing partner selection and reducing risks.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Проєктування інтелектуальної системи наскрізної аналітики для інтернет- магазину
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-05-21) Сторчак, Дмитро Юрійович; Storchak, Dmytro; Сендзюк, Мирон Ананійович
    Проблема наскрізної аналітики для даної предметної області на сьогодні не досліджена. В роботі автор глибоко проаналізував зроблені спроби провести дослідження у вибраній предметній галузі. Дослідив стан предметної галузі і вніс конкретні пропозиції з проектних рішень. В кваліфікаційній роботі проведено теоретичні дослідження і зроблено практичні для їх впровадження на практиці. The problem of end-to-end analytics for this subject area has not been studied to date. In this paper, the author has deeply analyzed the attempts to conduct research in the selected subject area. He studied the state of the subject area and made specific proposals for design solutions. In the qualification work, theoretical studies were conducted and practical ones were made for their implementation in practice.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Проєктування інтелектуальної системи пошуку турів туристичного агентства
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024) Рихло, Михайло Васильович; Rykhlo, Mykhailo; Кривошеєв, Костянтин Валерійович
    Ця магістерська робота присвячена розробці інтелектуальної системи пошуку турів для туристичного агентства. Основна мета роботи полягає в оптимізації процесу вибору та бронювання турів за допомогою сучасних технологій штучного інтелекту та машинного навчання. У рамках дослідження було проведено аналіз існуючих рішень, розроблено архітектуру системи, включаючи базу даних, користувацький інтерфейс, рушій прийняття рішень та підсистему пояснень. Система забезпечує високу точність рекомендацій, швидкість обробки запитів і гнучкість у налаштуванні під потреби користувачів. Використання даної системи дозволить підвищити ефективність роботи туристичних агентств та покращити якість обслуговування клієнтів. This master's thesis is dedicated to the development of an intelligent tour search system for a travel agency. The main goal of the work is to optimize the process of selecting and booking tours using modern artificial intelligence and machine learning technologies. The study involved analyzing existing solutions, designing the system architecture, including the database, user interface, decision engine, and explanation subsystem. The system provides high accuracy of recommendations, fast query processing, and flexibility in customization to user needs. The use of this system will enhance the efficiency of travel agencies and improve the quality of customer service.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Рекомендаційна система для сайту з хостингу зображень
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-22) Дмитрієв, Святослав Ігорович; Dmytriiev, Sviatoslav; Васильєва, Людмила Володимирівна
    У кваліфікаційній магістерській роботі досліджено методи побудови рекомендаційних систем та розроблено прототип системи персоналізованих рекомендацій зображень для сайту з хостингом. Запропонована система базується на комбінованому підході, що враховує як семантичну подібність тегів, так і популярність зображень. В основі системи ‒ прозора логіка експертних правил, що дозволяє досягти високої пояснюваності без складного машинного навчання. Проєкт реалізовано на основі стеку Django + PostgreSQL + Bootstrap. This master's thesis explores methods of building recommender systems and presents a prototype of a personalized image recommendation system for an image hosting website. The proposed system uses a hybrid approach based on semantic tag similarity and image popularity metrics. At its core is an expert rule-based engine, which ensures transparency and interpretability without complex machine learning. The project is implemented using the Django + PostgreSQL + Bootstrap technology stack.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Розробка веб-додатку для генерації текстового контенту (для блогів, новинних статей, оглядів продуктів) на базі моделі штучного інтелекту ChatGPT
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-05-21) Гриценко, Павло Сергійович; Hrytsenko, Pavlo; Гордієнко, Iрина Василiвна
    Об'єктом дослідження є процеси проектування та реалізації системи генерації текстового контенту з використанням штучного інтелекту моделі ChatGPT. Предметом є проектування та розробка веб-додатку для автоматизованої генерації контенту для блогів, новин і оглядів. Мета – створити ефективну систему, яка генеруватиме високоякісний текстовий контент. Завдання включають аналіз потреб, вивчення можливостей ChatGPT, розробку структурних характеристик, архітектури, інтеграційних механізмів, бази даних і програмного забезпечення, а також тестування системи. The object of the study is the process of designing and implementing a text content generation system using artificial intelligence of the ChatGPT model. The subject is the design and development of a web application for automated content generation for blogs, news and reviews. The goal is to create an efficient system that will generate high-quality text content. Tasks include needs analysis, study of ChatGPT capabilities, development of structural characteristics, architecture, integration mechanisms, database and software, and system testing.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Розробка системи веб-аналітики для рекламної агенції
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-05-24) Войченко, Володимир Юрiйович; Voichenko, Volodymyr; Ріппа, Сергій Петрович
    Кваліфікаційна магістерська робота присвячена розробці системи веб-аналітики для автоматизації аналізу даних в рекламних камп Iаніях. Робота складається з трьох розділів. Перший розділ аналізує веб-аналітику як інструмент оптимізації рекламних кампаній та існуючі програмні засоби для аналізу даних. Другий розділ присвячений розробці моделей веб-аналітики та структури інформаційної системи для рекламної агенції. Третій розділ охоплює організаційне, програмне та технічне забезпечення системи веб-аналітики, бази даних, бази знань та користувацький інтерфейс. Висновки містять рекомендації щодо розробки та впровадження системи веб-аналітики, її ефективності та оптимізації рекламних бюджетів. The qualification master's thesis is dedicated to the development of a web analytics system for automating data analysis in advertising campaigns. The thesis consists of three chapters. The first chapter analyzes web analytics as a tool for optimizing advertising campaigns and examines existing software tools for data analysis. The second chapter is devoted to the development of web analytics models and the structure of an information system for an advertising agency. The third chapter covers the organizational, software, and technical support of the web analytics system, including databases, knowledge bases, and the user interface. The conclusions contain recommendations for the development and implementation of the web analytics system, its effectiveness, and the optimization of advertising budgets.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Розробка системи підбору фізичних вправ для клієнтів комерційних спортзалів
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-06-19) Клименко, Дмитро Володимирович; Klymenko, Dmytro; Кривошеєв, Констянтин Валерійович
    Випускний бакалаврський проект присвячений проблемі розрахунку індивідуальних програм тренувань в сфері діяльності комерційних спортзалів, яку пропонується вирішити шляхом провадження інструментних та проектних рішень з використанням сучасних технологій. Випускний бакалаврський проект складається з трьох розділів, логічно пов’язаних між собою. В першому розділі наведена характеристика предметної галузі й об'єкта дослідження та проведено аналіз існуючих проектних рішень, які існують на ринку для вирішення вказаної проблематики з порівнянням переваг та недоліків кожного з них. Другий розділ є проектним і присвячений обґрунтуванню методу проектування системи, розробленню її архітектури, виконанню постановки та розробленню алгоритма розв’язання задач. Третій розділ – конструктивний. Тут наведено інформаційне, технічне та програмне забезпечення для підсистеми підбору фізичних вправ для клієнтів комерційних спортзалів. В цьому розділі було обгрунтовано рішення вибору PostgreSQL, як систему управління базами даних та розроблена структура таблиць, які використовуються для зберігання даних системою. Висновки підсумовують результати роботи над випускним бакалаврським проектом підтверджують результати провадження ефективних рішень для вирішення поставлених задач. The final bachelor's project is devoted to the problem of calculating individual training programs in the field of commercial gyms, which is proposed to be solved by implementing instrumental and design solutions using modern technologies. The final bachelor's project consists of three sections, logically connected to each other. In the first chapter, the characteristics of the subject area and the object of research are given, and an analysis of existing design solutions that exist on the market to solve the specified problems is carried out, with a comparison of the advantages and disadvantages of each of them. The second section is design and is devoted to the justification of the system design method, the development of its architecture, the implementation of the staging and the development of the problem solving algorithm. The third section is constructive. Here is the information, technical and software support for the exercise selection subsystem for commercial gym customers. In this section, the decision to choose PostgreSQL as a database management system was justified and the structure of the tables used for data storage by the system was developed. The conclusions summarize the results of the work on the final bachelor's project and confirm the results of the implementation of effective solutions to solve the tasks.