Добірка наукової літератури з теми "Глибиннє навчання"

Розкрито принципи застосування глибокого навчання для нейронних мереж щодо розпізнавання аудіо-сигналів. Відокремлено області подання звуку. Підкреслено, що дослідження буде обмежено аудіо-сигналами. Описано принципи розбиття сигналу на складові елементи та їх вилучення із аудіо запису. Наведено схему формування розподілу аудіо-сигналу та запропоновано загальний підхід до задачі розпізнавання аудіо-сигналів. Він умовно поділений на три окремі етапи: обробка аудіо-запису та його перетворення у частотно-часову область, побудова спектрограми та її перетворення на формат з подальшим виведенням послідовності ознак у вигляді векторів. Визначений коефіцієнт накладання та середньозважений коефіцієнт перекриття (частковий збіг). Сформовано низку значень на основі проведеного експерименту, які показали, що на характеристики / параметри аудіо-додатків, сформовані за допомогою нейронної мережі з глибоким навчанням, має вплив метод підготовки даних, додавання шарів та формування спектру одиниць, що покращує результат за рахунок помноженого часу навчання, те саме стосується і періодичних з'єднань.

Стаття присвячена специфіки науково-методичних засад впровадження методів екологічної освіти і виховання в процесі навчанні біології. Актуалізуються фундаментальні наукові поняття екологічної освіти і виховання (екологічне виховання, екологічна культура, екологічна вихованість, екологічні знання, екологічна свідомість, ціннісне ставлення до природи, активна екологічна позиція особистості, глибинна екологія). Науково-методично аналізуються методи екологічної освіти і виховання (метод екологічної ідентифікації, метод екологічної емпатії, метод екологічної рефлексії, метод екологічних асоціацій, метод екологічної лабіалізації, метод екологічної експектації, метод ритуалізації екологічної діяльності, метод екологічної турботи, активні та інтерактивні методи: метод еколо­гічних проєктів, «Кейс-стаді», брейнстормінг, метод проблемного навчання, інтегрально-пошукові групові та рольові екологічні ігри, «ЕКО-АРТ-терапія», імітаційне моделювання) в процесі навчання біології. Зауважується, що використання методів екологічної освіти і виховання в процесі навчання біології забезпечуватиме умови для ефективного формування у здобувачів освіти біологічних і екологічних знань, поглядів, переконань, ціннісних орієнтацій щодо бережливого ставлення до природи та власного здоров’я. Аналізується специфіка методології проєктування теоретико-імітаційної моделі впровадження методів екологічної освіти і виховання в процесі навчання біології. Відзначається, що запропонована імітаційна модель, проєктована на основі теоретичного аналізу наукової літератури, характеризується сукупністю ланок: теоретико-цільовою, змістово-процесуальною, оцінювально-результативною, яка забезпечуватиме можливість відтворення цілеспрямованого динамічного процесу підвищення рівня екологічної вихованості та формування активної екологічної позиції особистості у здобувачів освіти в процесі навчання біології при дотриманні теоретично обґрунтованих педагогічних умов та фаховій розробці і впроваджені методик, які відповідатимуть змодельованим імітаційно-визначеним критеріям і рівням.

Реалії сьогодення як нова культурна форма відкривають безмежні можливості для саморозвитку та самоосвіти людини. Фокус навчання переноситься з процесу накопичення інформаційного ресурсу на формування в особистості компетентностей пошуку, використання й відмови від уже набутих знань. Якість та ефективність освіти суттєво залежить від самодисципліни та само організованості. Самоорганізацію варто розуміти як регульовану поведінку освітньої системи за відсутності зовнішніх упорядкованих впливів. Її регуляторами виступають внутрішні, глибинні структури свідомості людини. Йдеться про здатність людини самостійно організувати свій навчальний процес, фокусуючись на вирішенні питань розробки індивідуально орієнтованих освітніх цілей й завдань, спрямовування освіти та самоосвіти у контекст формування особистих та професійних якостей. Самоорганізована система набуває впорядкованості й функціональності без спеціальних впливів та організаторів зовні. Її регуляторами виступають внутрішні, глибинні структури свідомості людини. У особистісно-орієнтованому підході до навчання наголос робиться не на гармонійному всебічному розвитку особистості. Релевантним є підготовка та залучення людини до постійної й напруженої внутрішньої роботи – роботи над собою, над своїми невдачами, помилками й страхами, над постійним творенням свого нового Я. Процес самоорганізації має індивідуальний характер й тісно пов'язаний із характером, інтересами, світоглядними орієнтирами людини, то чітких уніфікованих підходів до визначення методів та способів розвитку самоорганізації мова йти не може. Релевантними у цьому процесі можуть бути концептуальні ідеї.

Авторами актуалізовано проблему дослідження стану сформованості SMART-інформаційного критерію когнітивно-компетентнісного компоненту готовності майбутніх фахівців – асистентів учителів до професійної діяльності в умовах інклюзивного освітнього простору, який є складовою частиною ІІ етапу(змістовно-діяльнісного) системи підготовки означених фахівців. Визначено наступні показники SMART-інформаційного критерію: обізнаність із законодавчим і понятійно-термінологічнимполем інклюзивної освіти;глибина розуміння психолого-педагогічних умов забезпечення інклюзивного навчання; потреба у використанні цифрових технологій в освітньому процесі. Їх покладено в основу розроблення діагностичних матеріалів (тестів, анкет та е-опитувальників), використання яких у процесі психолого-педагогічної діагностики дало змогу отримати відповідні емпіричні дані для чіткої кількісної та якісної диференціації студентів за п’ятьма рівнями готовності. Для визначення рівня стану сформованості в студентів обізнаності із законодавчим і понятійно-термінологічним полем інклюзивної освіти було запропоновано спеціально розроблену анкету з 15 запитань із тезовими короткими варіантами відповідей, а також можливістю доповнити обрану відповідь. Для дослідження сформованості показника глибини розуміння психолого-педагогічних умов забезпечення інклюзивного навчання було запропонованотеж 15 тестових завдань-тверджень, до яких потрібно було добрати одну із запропонованих відповідей. Для виявлення рівня сформоованості потреби у використанні цифрових технологій восвітньому процесі студенти оцінювали, наскільки важливими вони вважають зазначені складові цифрової грамотності, а також – наскільки часто ці складові цифрової грамотності використовуються в навчальному процесі університету. Згідно з кількісним і якісним аналізом одержаних результатів по трьох показниках у більшої частини студентів було констатовано низький та нижче середнього рівні сформованості готовностіза SMART-інформаційним критерієм. Отримані дані емпіричного дослідження на констатувальному етапі експерименту засвідчили потребу у формуванні готовності фахівців до реалізації інклюзії в процесі їх підготовки в закладах вищої освіти.

Система педагогічної діагностики ґрунтується на тріаді моделей: моделі студента, моделі цілей навчання, моделі реалізації технології навчання. Обґрунтовано параметри моделі студента з урахуванням технологічності вимірювання відповідних показників у системі педагогічної діагностики: мотиваційно-цільові (значимість результату навчальної діяльності для студента, зацікавленість студента навчальним процесом, пізнавальний інтерес, усвідомленість студентом навчально-трудової дисципліни); навчально-змістові (повнота, оперативність, глибина, гнучкість, систематичність, міцність знань, автоматизм реалізації умінь); організаційно-діяльнісні (стабільність темпу навчальної праці, здатність студента до мобілізації енергії, наполегливості і волі); рефлексивно-прогностичні (рефлексія студента щодо результату діяльності, рефлексія студента щодо процесу діяльності).

Стаття присвячена аналізу теоретичних основ лідерства як соціального феномену. Розкрито проблему лідерства в сучасному суспільстві. В аналізі лідерства автор звернулася до реалізації його в такому соціальному інституті українського суспільства як прикордонна служба. Автором представлено у статті декілька визначень «лідерства» в науковій та побутовій сфері. Здійснено аналіз основних концепцій щодо походження лідерства в суспільстві: харизматична теорія (пояснює лідерство як особливий набір якостей лідера, що спонукають інших до продуктивнішого виконання своїх дій; згідно з теорією лідером неможливо стати, тобто лідерські якості є вродженими); синтетична теорія (позиціонує лідерство як процес організації міжособистісної взаємодії та управління лідером цим процесом, тобто лідерство є результатом спільної діяльності людей); ситуаційна теорія (розглядає лідерство як результат ситуаційних факторів та відповідність між цими ситуаціями та лідером); біхевіористична теорія (зосереджена на поведінковій теорій, тобто основна увага приділяється діяльності та діям особи, а не психічним характеристикам чи внутрішньому стану; згідно із теорією лідером можна стати через навчання, спостереження, діяльність); трансакційна теорія (заснована на аналізі взаємної вигоди від стосунків між лідером і послідовниками, на отриманні вигоди або ресурсів послідовниками від лідера та відсутності в них глибинної внутрішньої мотивації); трансформаційна теорія (сконцентрована на відвертій прихильності до лідера та глибинній внутрішній мотивації); теорія впливу (виступає як чергова спроба проаналізувати владу особистості не на основі певної посади, а особистих якостей, форм поведінки). Подано перелік праць вітчизняних та зарубіжних вчених, котрі займались вивченням різних аспектів лідерства.

Розгляд перекладу як діалогу мов, культур, національних дискурсів дає змогу виявити унікальні феноменологічні особливості розуміння оригіналу в процесі перекладу. На відміну від загальногносеологічного явища розуміння мови перекладацьке розуміння тексту виключає надлишок суб’єктивного бачення, детермінованого установкою на споживача перекладу, допускає в діапазоні оцінки «якісний переклад» деяку варіативність із позиції повноти і глибини розуміння залежно від умов перекладу. Технологія перекладу традиційно розглядається лінгвістами як на подвійна дія, спрямована на забезпечення еквівалентності перекладу, яка включає в себе адекватний вибір перетворення перекладу за допомогою аналізу низки словесних і невербальних умов для перекладу і правильне застосування цієї техніки. Це формально точне, але непереконливе бачення перекладу здається безперспективним для створення технологій навчання перекладу, оскільки воно ігнорує ключовий інтелектуальний етап декодування процесу перекладу: вербальне сприйняття та розуміння вихідного тексту. Дослідження проблеми розуміння мови в процесі перекладу вимагає виділення його унікальних феноменологічних аспектів, які визначаються перекладацькою практикою. Виявлення виняткових особливостей розуміння вихідного тексту в процесі перекладу видається перспективним у рамках діалогічного методологічного підходу. Оскільки повне розуміння в людському спілкуванні здається неможливим, ми вважаємо за доцільне ввести поняття компетентної достатності розуміння вихідного тексту в процесі перекладу. Це розглядається як змінний результат розуміння з позиції його точності, повноти і глибини. Достатність поняття як критерій розуміння вимірюється кількісним співвідношенням усіх предметів, явищ і їх якостей у перекладеної версії і початковому тексті. Максимальна повнота розуміння тексту здається можливою в письмовому перекладі, але навряд чи можлива в усних формах перекладу. Глибину розуміння мови можна виміряти за допомогою ієрархічно упорядкованих рівнів сенсу тексту: зміст, загальний зміст, значення. Кожен із цих рівнів може позначати компетентну достатність розуміння вихідного тексту, яка залежить від форми перекладу та його функціонального комунікативного типу. Результати дослідження розкривають шляхи вдосконалення перекладацької практики як із позиції якості результатів перекладу, так і з позиції раціонального використання інтелектуальних резервів перекладача.

Актуальність обраного напрямку обумовлена зростанням ролі технологій дистанційного навчання у викладанні медичних дисциплін. Метою роботи є оцінка перспектив застосування технологій дистанційного навчання при викладанні педіатричних дисциплін, у тому числі в умовах карантинних обмежень. Дослідження проведене шляхом бібліометричного та контент-аналізу інформаційних джерел, одержаних з електронних баз даних OVID, PubMed, Embase, а також офіційних джерел національних міністерств освіти розвинутих країн світу та країн СНД. Глибина пошуку – 3 роки. Одержані дані упорядковані та проаналізовані із виділенням основних тенденцій у застосуванні та розвитку дистанційного навчання при викладанні педіатричних дисциплін. Додатково проведено анкетування 50 студентів Одеського національного медичного університету та 20 викладачів з кафедр, які викладають педіатричні дисципліни. Статистична обробка проведена методом дисперсійного аналізу з використанням програмного забезпечення MS Excel (Microsoft Inc., США). Відповідно до наказу МОН України від 16.03.2020 р. № 406, у медичних ВНЗ країни студенти перейшли на дистанційну форму навчання. Для багатьох викладачів та студентів така форма навчання виявилася складною. Поряд із суто технічними проблемами (нестійкість інтернет-з’єднання, невідповідність обладнання вимогам до програмного забезпечення, низький рівень комп’ютерної грамотності літніх викладачів) респонденти зазначали незручність інтерфейсу, складнощі підтримання належного рівня уваги при роботі он-лайн, недостатність набутття практичних навичок. Серед основних проблем викладачі називали складності ідентифікації користувачів, що беруть участь у конференції. В умовах карантинних обмежень застосування дистанційних технологій дозволяє проводити освітній процес на достатньо високому рівні. Найбільш придатними для потреб дистанційного навчання є платформи Zoom та Microsoft Teams. Лише половина респондентів була задоволена якістю дистанційного навчання під час карантинних обмежень. Це свідчить про недостатню підготовленість як викладачів, так і студентів до такого формату освітнього процесу.

У статті виконано теоретичний аналіз нейро-нечітких систем, узагальнено та систематизовано їх основні характеристики, деталізовано особливості відомих алгоритмів розробки та обґрунтовано актуальність їх використання для побудови комп’ютеризованих навчальних програм. Представлено структурну модель адаптивної навчальної системи та описано систему вхідних навчальних правил, змодельованих за результатами проведеного експерименту. З метою визначення оцінки поточного рівня навченості студента введено ряд якісних показників (глибина навчання, ступінь та якість засвоєння), використання яких дозволило забезпечити повноту бази вхідних правил для здійснення нечіткого логічного виведення. Запропоновано метод на базі нечіткої нейронної мережі для побудови адаптивного модуля дистанційної системи передачі знань, застосування якого дає можливість підвищити швидкість та точність виконання обрахунків на етапі визначення навчального режиму відповідно до поточного рівня знань студента. Реалізовано адаптивний механізм побудови індивідуальної траєкторії навчання у системі дистанційної освіти на основі нечіткої нейронної мережі Мамдані. Розроблено гібридний алгоритм навчання нейро-нечіткої мережі та наведені етапи його функціонування. Досліджено особливості застосування гібридного алгоритму для визначення навчального режиму та встановлено переваги його використання шляхом паралельного й одночасного уточнення параметрів мережі. Запропоновано блок-схему гібридного алгоритму адаптивного навчального модуля, яка дозволяє мережі під час навчання модифікувати правила виведення відповідно до заданої точності навчання. Проведено експериментальне дослідження застосування гібридного алгоритму з використанням нечіткої нейронної мережі ANFIS в програмі MATLAB, що дозволило підтвердити ефективність запропонованої технології. Визначено перспективи використання математичного апарату нейромережевих технологій у дослідженні адаптивних характеристик автоматизованих навчальних систем.

У статті проаналізовано досвід підготовки майбутніх дизайнерів до розвитку професійної кар‘єри в Італії. Виявлено, що система освіти Італії досить складна, навчання побудовано за гнучкою схемою, але не носить обов‘язкового характеру. Увага, передусім, приділяється підготовці до прикладного та практичного використання отриманих навичок. Вся італійська система дизайн-освіти здебільшого побудована на самоосвіті й самодисципліні. Дизайнерські навчальні заклади мають міцні зв‘язки з виробництвом, що дає можливість студентам не тільки вчитися у професіоналів, але й проходити практику та працевлаштовуватися до завершення навчання. У контексті Болонського процесу, в Італії запроваджуються різноманітні заходи щодо розвитку дизайн-освіти. Італійські освітні заклади мають гнучкий підхід до навчальних програм, а дизайн-освіта – свою філософію, що полягає у використанні сильних сторін традиційних ремесел, історично сформованих у кожному регіоні. Італійська дизайн-освіта представляється як поліцентрична, гнучка й динамічна система, що характеризується багатьма факторами – від глибинної культурної традиції та особливостей національного характеру – до специфічних умов глобалізації сучасного суспільства. Відмінна риса італійської дизайн-освіти полягає в тому, що її система повніше враховує інтереси студентів і передбачає наявність великої кількості практичних та спеціалізованих дисциплін, у порівнянні з теоретичними заняттями. В Італії створені всі умови для розвитку професійної кар‘єри. Це пов‘язано зі створенням гнучкої, продуманої державою системи безперервного навчання. Ще під час навчання випускнику пропонуються різні види допомоги для полегшення процесу знаходження свого місця у світі професій та працевлаштування.

У бакалаврському проекті міститься спроектована система інтелектуального підбору гардероба, яка служить засобом автоматизації процесу вибору комплекту одягу з метою оптимізувати і поліпшити діяльність людини. Досліджені взаємодії людини з навколишнім світом дали можливість сформувати залежності характеристик одягу для пошуку відповідного комплекту для конкретного виду діяльності.
The bachelor's project contains a projected system of intellectual selection of a wardrobe, which serves as a means of automating the process of choosing a dressing in order to optimize and improve a human activity. The researched human interactions with the outside world made it possible to form clothing dependencies in order to find the right set for a particular type of activity.
В бакалаврском проекте содержится спроектированная система интеллектуального подбора гардероба, которая служит средством автоматизации процесса выбора комплекта одежды с целью оптимизировать и улучшить деятельность человека. Исследованные взаимодействия человека с окружающим миром дали возможность сформировать зависимости характеристик одежды для поиска подходящего комплекта для конкретного вида деятельности.

Сворення моделі створення музики на основі вивчення штучного інтелекту теорії музики та аналізу музичних творів та удосконалення методу врахування введення даних користувача для генерування музичних творів із використанням штучного інтелекту.

Дипломна робота: 137 с., 13 табл., 32 рис., 2 додатки, 42 джерела. У роботі розглянуто та проаналізовано найбільш поширені методи та підходи глибинного навчання для аналізу даних ЕЕГ уявної кінематики тіла. Досліджено різні методи аугментації даних та попередньої обробки. Робота обраних для роботи методів була розглянута на практичній задачі, а саме класифікації уявних дій піддослідних. Об’єктом дослідження стали медичні показники (записи ЕЕГ) та їх значення для створення на основі даних уявної кінематики тіла нейрокомп’ютерних інтерфейсів здатних працювати в реальному часі. Предметом дослідження стали математичні методи глибинного навчання навчання, попередньої обробки та аугментації даних.
Thesis: 137 p., 13 tabl., 32 fig., 2 appendices, 42 sources. In this work the most common deep learning methods for the analysis of EEG data of imagined body kinematics are considered and analyzed. Various methods of data augmentation and pre-processing are investigated. Chosen methods efficiency was analysed on a practical task, namely on the classification of imagined actions of the subjects. Medical indicators, namely EEG recordings, were considered as the study object. It also analysed their significance for the creation of brain-computer interfaces capable of working in real-time through imagined body kinematics data. The subjects of the study were mathematical methods of deep learning, data pre-processing and data augmentation.

Кваліфікаційну роботу магістра присвячено розробці інформаційної інтелектуальної технології розпізнавання шкідливого трафіку в мережі Інтернету речей, саме ця технологія і є результатом проведеної роботи. В роботі визначено актуальність проблеми, виконано аналіз моделей, визначено мету та задачі дослідження, обрано методи дослідження, проведено планування робіт, формування та підготовку вхідних даних, навчання та тестування моделі.

Розроблено модель, алгоритм та програмна реалізація машинного навчання та екзамену для системи автономної навігації в рамках семантичної сегментації з використанням згорткових мереж розпізнавання. Розроблений алгоритм реалізовано на мові Python.

Мета даного дисертацiйного дослiдження полягає в детальному розглядi, розробцi та удосконаленнi систем автоматичної комп’ютерної дiагностики раку легень використовуючи методи штучного iнтелекту, зокрема застосовуючи та удосконалюючи останнi досягнення в областi глибинного навчання. Для дiагностування раку легенiв в сучасних медичних закладах використовують комп’ютерну томографiю, що представляє собою тривимiрне зображення легенiв пацiєнта, отримане за допомогою рентгенiвського променю, що пошарово та поступово проходить через тканини людського тiла в рiзних напрямках, з рiзних кутiв та положень. Такий вид зображень використовується в роботi для аналiзу присутностi пухлини в легенях за допомогою згорткових нейронних мереж. Однак, такi особливi данi накладають свої складностi в розробцi систем медичного комп’ютерного дiагностування, оскiльки при роботi з ними необхiдно враховувати їхню тривимiрну природу та вiдповiднi просторовi зв’язки. Тому, в дисертацiйному дослiдженнi розглядається три основнi пiдходи для роботи з такими даними: 1. Використання двовимiрної згорткової нейронної мережi. Для кожного шару КТ знiмка застосовується згорткова нейронна мережа. Виходи мережi для кожного шару знiмку об’єднуються та фiнальний висновок робиться на основi правил навчання за набором зразкiв. 2. Використання тривимiрних згорткових нейронних мереж, якi враховують тривимiрну природу вхiдних даних та можуть вiднайти кориснi патерни використовуючи всi три просторовi вiсi. Часто, такi системи роздiляють задачу на декiлька етапiв, кожен з яких використовує тривимiрну згорткову нейронну мережу налаштовану пiд конкретну пiдзадачу. 3. Використання комбiнованої структури двовимiрної згорткової та рекурентної нейронних мереж. В такому пiдходi двовимiрну згорткову нейронну мережу використовують для представлення вхiдних даних в менш мiрному просторi шляхом навчання многовиду меншої розмiрностi. Завдяки цьому на кожному шарi КТ зображення будуть видiлятися тiльки найбiльш важливi високорiвневi ознаки. Отриманi ознаки обробляються двонаправленою рекурентною нейронною мережею з вентильним вузлом (англ. bidirectional gated recurrent neural network), яка навчається складним нелiнiйним функцiям, що описують просторовi залежностi та вплив мiж ними. Вихiд рекурентної мережi повертає ймовiрнiсть наявностi пухлини на знiмку. В рамках даного дисертацiйного дослiдження проводиться аналiз та виконується експерименти для кожного пiдходу, а отриманi результати порiвнюються з роботами iнших авторiв. Експерименти показують, що найбiльш точними є системи побудованi iз декiлькох тривимiрних згорткових нейронних мереж (одна мережа сегментує потенцiйнi проблемнi регiони, iнша класифiкує присутнiсть в таких регiонах пухлини). Однак, такi системи мають дуже великi обчислювальнi вимоги, через те що використовують операцiю тривимiрної згортки, вимоги до обчислювальної потужностi якої ростуть кубiчно зi збiльшенням розмiрностi вхiдного зображення. В такому випадку, запропонована архiтектура рекурентної згорткової нейронної мережi дозволяє отримати точнiсть роботи системи на достатньо високому рiвнi, в той же час використовуючи значно менш вимогливу до обчислювальних потужностей та пам’ятi операцiю двовимiрної згортки. Наукова новизна отриманих результатiв дисертацiї полягає в запропонованому здобувачем методi побудови комбiнованої структури системи комп’ютерної дiагностики, що полягає в поєднаннi двовимiрної згорткової та двонаправленої рекурентної нейронної мережi LSTM. На вiдмiну вiд iнших рiшень, така система враховує просторовi зв’язки мiж рiзними шарами знiмку комп’ютерної томографiї шляхом використання двонаправленої рекурентної нейронної мережi, на входi якої використовують високорiвневi ознаки сформованi за допомогою двовимiрної згорткової нейронної мережi. Високорiвневi ознаки будуються для кожного шару знiмку пацiєнта. За результатами експериментiв така архiтектура нейронної мережi змогла досягти значення AUC ROC на рiвнi 83%, що трохи нижче у порiвнянi з системами тривимiрних згорткових нейронних мереж, що показують значення AUC ROC на рiвнi 90-95%. Однак, отриманi результати є найвищими результатами для рекурентних нейронних мереж, що застосовуються для побудови систем комп’ютерної дiагностики раку легенiв. Також, запропонована архiтектура має вищу швидкодiю, що досягається шляхом використання операцiї двовимiрної згортки замiсть операцiї тривимiрної згортки, вимоги якої до обчислювальної потужностi та пам’ятi ростуть квадратично з розмiром вхiдних даних, а не кубiчно. Для ефективного навчання комбiнованої структури згорткової рекурентної нейронної мережi був запропонований механiзм м’якої уваги, що надав можливiсть нейроннiй мережi отримати iнформацiю про локацiю пухлини пiд час навчання. Згiдно проведених експериментiв, такий пiдхiд допомiг покращити показники метрики AUC ROC бiльш нiж на 8%. Практичне значення отриманих результатiв полягає в розширенi та удосконаленi iснуючих методiв побудови систем комп’ютерної дiагностики. Запропонована комбiнована структура згорткової нейронної мережi та двонаправленої рекурентної мережi дозволяє отримати достатньо високу точнiсть роботи системи та пiдвищує точнiсть роботи системи у порiвнянi з використанням звичайних рекурентних нейронних мереж. Також, така система вiдзначається використанням меншої кiлькостi ресурсiв чим у тривимiрної згорткової нейронної мережi. Проведенi експерименти та аналiз iснуючих методiв систем комп’ютерної дiагностики дозволив сформулювати необхiднi вимоги та пiдходи, якi потрiбно використовувати в залежностi вiд прiоритету швидкодiї чи точностi роботи системи. Запропонований механiзм м’якої уваги дозволяє значно пiдвищити ефективнiсть навчання комбiнованих архiтектур згорткових рекурентних нейронних мереж. Результати дисертацiйного дослiдження впроваджено в НДР за темою “Розроблення та дослiдження методiв обробки, розпiзнавання, захисту та зберiгання медичних зображень в розподiлених комп’ютерних системах” за номером держ реєстрацiї 0117U004267 (тема №2021п, код КВНТД I.1 01.05.02). Також, основнi результати роботи викладенi в 6 друкованих наукових роботах, з них двоє статей в наукових фахових виданнях України, 2 опублiковано в iноземних журналах, що iндексується в Googel Scholar та iнших базах даних, 1-а стаття у виданнi, що входить до Web of Science Core Collection та SCOPUS. Також опублiковано одну роботу в тезах доповiдей мiжнародної наукової конференцiї.

Марченко А. В. Комп’ютерна автоматизована система визначення тональності тексту : кваліфікаційна робота магістра спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення» / наук. керівник Ю. О. Лимаренко. Запоріжжя : ЗНУ, 2020. 115 с.
UA : Мета роботи полягає у дослідженні та вивченні існуючих методів та засобів аналізу тональності тексту, їхніх особливостей, етапів, ефективності та можливості впровадження з метою обрати найефективніший для подальшої реалізації системи для автоматичного визначення тональності тексту. Досліджено методи та конкуруючі сучасні системи аналізу тональності тексту, їхні можливості та проблеми. Порівняно методи аналізу тональності тексту та обрано найефективніший для реалізації власної системи — метод, заснований на машинному навчанні. Спроектовано та реалізовано веб-застосунок на основі фреймворку на Python — Django для аналізу одиночного тексту та відгуків на будь-який фільм з сайту IMDB. На основі розробленого застосунку було проведено дослідження щодо ефективності роботи розробленої системи з різноманітними текстами.
EN : The aim of the work is to explore and study the existing methods and tools for sentiment analysis of the text, their features, stages, effectiveness and feasibility in order to select the most effective and use it to create the system for automatic sentiment analysis of the text. Methods and competing modern systems of sentiment analysis, their possibilities and problems are studied. The methods of sentiment analysis are compared and the most effective method for realization of own system is chosen — it is a method based on machine learning. A web application on the Python based Django framework for single text analysis and for analyzing the review on any movie from the IMDB site was designed and implemented. Based on the developed application, an exploration on the effectiveness of the developed system with different texts was conducted.

Преподобна А. С. Розробка веб застосунку прогнозування багатоваріантних часових рядів : кваліфікаційна робота магістра спеціальності 121 "Інженерія програмного забезпечення" / наук. керівник О. В. Кудін. Запоріжжя : ЗНУ, 2021. 45 с.
UA : Робота викладена на 45 сторінках друкованого тексту, містить 16 рисунків, 24 джерел. Об’єкт дослідження: часові ряди. Предмет дослідження: сервіси прогнозування багатоваріантних часових рядів. Мета дослідження: розробити веб-додаток для прогнозування багатоваріантних часових рядів. Методи дослідження: методи збору та аналізу вимог до програмного забезпечення, методи моделювання, проєктування, конструювання та тестування програмного забезпечення. У кваліфікаційній роботі викладено підхід до прогнозування багатоваріантних часових рядів шляхом створення веб застосунку. Розглянуто основні методи аналізу та прогнозування часових рядів. Розглянуто концепцію побудови алгоритму машинного навчання та нейронної мережі для прогнозування багатоваріантного часового ряду. На основі вивченого матеріалу розроблено веб застосунок, за допомогою якого користувач може прогнозувати поведінку певного сценарію подій. Результати роботи можуть бути використані для побудови нових алгоритмів машинного навчання.
EN : The work is presented on 45 pages of printed text, 16 figures, 24 references. The object of the study is time series. The subject of the study is multivariate time series forecasting services. The aim of the study: to develop a web application for predicting multivariate time series. The methods of research are methods of collection and analysis of software requirements, modeling, design, construction and testing of software. The qualification work presents an approach to predicting multivariate time series by creating a web application. The main methods of analysis and forecasting of time series are considered. The concept of building of machine learning algorithm and a neural network for predicting a multivariate time series is considered. Based on the studied material, a web application was developed, with the help of which one of the users can predict the behavior of a certain event scenario. The results of the work can be used to build new machine learning algorithms.

Антошин К. С. Комп’ютерна система для визначення положення людини в обмеженому просторі у реальному часі : кваліфікаційна робота магістра спеціальності 121 "Інженерія програмного забезпечення" / наук. керівник А. І. Безверхий. Запоріжжя : ЗНУ, 2020. 106 с.
UA : Кваліфікаційна робота для здобуття ступеня вищої освіти магістра за спеціальністю 121 — Інженерія програмного забезпечення, науковий керівник А.І. Безверхий. Інженерний навчально-науковий інститут Запорізького національного університету. Мета і завдання дослідження полягають у вивченні сучасних підходів довизначення положення людини в обмеженому просторі у реальному часі, а також у розробці комп’ютерної системи, що буде ефективно вирішувати цю задачу, працюючи на мікрокомп’ютері NVIDIA Jetson Nano та використовуючи вякості вхідних даних відеопотік із підключеної камери. У процесі дослідження була розглянута проблема визначення положення людини в обмеженому просторі у реальному часі та підходи глибинного навчання до її вирішення. Як результат, була розроблена та навчена оптимальна модель глибокої нейронної мережіна базі YOLOv4-tiny. Дана мережа розпізнає людей у реальному часі та працює у парі з алгоритмом визначення їхнього положення відносно обмеженого простору. Крім цього,була розро-лена комп’ютерна система, що працює на мікрокомп’ютері NVIDIA Jetson Nano та використовує даний підхід для обробки відеопотоку з ідключеної камери.
EN : Qualification work for higher master'sdegree in specialty 121 — Software Engineering, supervisor Anatolii Bezverkhyi. Engineering Educational Scientific Institute of Zaporizhia National University. The aimof the research is to study modern approaches to determining a person’s position in a confined spacein real time, as well as to develop a computer system that will effectively solve this problem by working on NVIDIA Jetson Nano microcomputer and usingvideo stream from the connected camera as input data.In the course of the research the problem of determining a person’s position in a confined space in realtime and deep learning approachesto its solutionwere considered.As a result, an optimal deep neural network modelbased on YOLOv4-tinyhas been developed and trained. This network recognizes persons in real time and works in conjunction with an algorithm that determines their position in a confined space. In addition, acomputer system based on the NVIDIA Jetson Nano microcomputer has been developed thatuses this approachto process the video stream from the connected camera.

У статті презентовано авторську методику навчання української мови як іноземної під час вивчення фонової лексики. Формування комунікативної компетенції іноземців передбачає надання супровідних знань про культуру українців, що дозволить інокомунікантам зрозуміти глибинний зміст мовної картини світу чужого народу, світоглядні константи. Це сприятиме усвідомленому спілкуванню з носіями мови, адекватному декодуванню підтекстової інформації.