126 «Інформаційні системи та технології» - Бакалаври 2025-2026

Постійне посилання зібрання

https://dspace.pdau.edu.ua/handle/123456789/19771

Переглянути

Зараз показуємо 1 - 20 з 46

Моделювання та аналіз продуктивності корпоративної VPN-мережі на основі теорії масового обслуговування з програмною реалізацією на Python
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Гайдабура Олександр Борисович; керівник Поночовний Ю. Л.
Роботу присвячено моделюванню та аналізу продуктивності корпоративної VPN-мережі на основі теорії масового обслуговування з програмною реалізацією на Python. У роботі проведено аналіз архітектури та протоколів сучасних VPN-мереж (IPsec, L2TP, OpenVPN, WireGuard, DMVPN), методів криптографічного захисту (AES-256-GCM, ChaCha20-Poly1305, IKEv2) відповідно до стандарту ДСТУ ISO/IEC 27001:2023, математичного апарату теорії масового обслуговування (моделі М/М/1 та М/М/1/К) та програмних засобів моделювання. Спроєктовано корпоративну VPN-мережу інтернет-провайдера з двома офісами, обґрунтовано вибір топології DMVPN, обладнання, виконано розрахунок навантаження (26 Мбіт/с, канал 52 Мбіт/с) та налаштування тунелів. Розроблено програмний комплекс на Python (аналітичні моделі та імітаційна модель SimPy), верифікація якого підтвердила відхилення < 0,03%. Результати моделювання показали середню затримку 0,526 мс (у 95 разів менше порогу 50 мс), ймовірність втрат 1,58*1e-6 та запас пропускної здатності 19 Мбіт/с.
Проєктування бази даних інформаційної системи обліку й реалізації продукції тваринництва на підприємстві
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Романенко Володимир Юрійович; керівник Копішинська О. П.
Роботу присвячено проєктуванню та реалізації бази даних інформаційної системи обліку й реалізації продукції тваринництва на підприємстві. У роботі проведено аналіз теоретичних основ створення баз даних, досліджено моделі представлення даних (реляційну, ієрархічну, мережеву, об'єктно-орієнтовану, хмарну) та обґрунтовано вибір реляційної моделі як оптимальної для поставленої задачі. Розглянуто структуру системи баз даних, призначення складових елементів (СУБД, словник даних, адміністратор БД) та функціональні можливості СУБД MS Access. На основі аналізу предметної області (збутова діяльність підприємства) визначено основні сутності, їх атрибути та зв'язки, спроєктовано концептуальну модель, створено фізичну структуру бази даних у середовищі MS Access з вісьмома взаємопов'язаними таблицями. Розроблено запити різних типів (на вибірку, з параметром, перехресні, підсумкові), форми для зручного введення та перегляду даних, звіти для виведення інформації у друкованому вигляді.
Застосування локальних великих мовних моделей для автоматизованого перекладу текстів
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Готра Михайло Михайлович; керівник Слюсар В. І.
Роботу присвячено дослідженню та практичній реалізації системи автоматизованого локального перекладу текстів на основі великих мовних моделей (LLM). У роботі проаналізовано особливості застосування локальних LLM для перекладу, досліджено архітектуру трансформерних моделей (зокрема сімейства Gemma 2 та Gemma 3), розглянуто методи підвищення ефективності (дистиляція знань, донавчання, RAG) та класифікацію мовних моделей. Обґрунтовано доцільність використання україномовних моделей MamayLM та Lapa LLM, створених на основі Gemma, для локального перекладу. Проведено порівняльний аналіз програмних засобів для роботи з LLM (Open WebUI, LM Studio, Msty Studio, AnythingLLM, Cherry Studio) та визначено LM Studio як оптимальне середовище для локального запуску. Розроблено pipeline використання моделі mamaylm-gemma-3-12b-it-v1.0 у LM Studio, включаючи варіант з інтеграцією RAG для підвищення термінологічної узгодженості перекладу. Практичне тестування підтвердило здатність моделі обробляти україномовні інструкції та генерувати зв'язні переклади технічних текстів.
Транскрибування аудіо в текст на основі сучасних технологій штучного інтелекту
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Готра Євгенія Віталіївна; керівник Слюсар В. І.
Роботу присвячено дослідженню та практичній реалізації локальної системи транскрибування аудіо в текст на основі сучасних технологій штучного інтелекту. У роботі проаналізовано галузі застосування транскрибування (освіта, медицина, бізнес, державні установи, служби підтримки, AI-аналітика звернень), розглянуто сучасні ASR-технології та порівняно хмарні (Google Cloud Speech-to-Text, Amazon Transcribe, Azure AI Speech, OpenAI Speech to Text) та локальні рішення. Обґрунтовано доцільність локального розгортання для забезпечення конфіденційності та контролю над даними. Досліджено моделі транскрибування для української мови (Vosk, Whisper) та їх модифікації (WhisperX, Faster-Whisper), визначено переваги WhisperX для задач із необхідністю точних часових міток та діаризації спікерів. Розроблено модель локального AI-агента з використанням технології VAD та RAG для інтелектуальної обробки звернень. Реалізовано програмну модель пакетної обробки аудіофайлів на базі Whisper, що забезпечує автоматичне транскрибування великих наборів записів із збереженням результатів у структурованому вигляді (TXT, JSON, CSV).
Проєктування інтернет-магазину з продажу автомобілів із використанням фреймворків та бібліотек JavaScript
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Голуб Олег Романович; керівник Копішинська О. П.
Роботу присвячено проєктуванню та розробці функціонального інтернет-магазину з продажу автомобілів із використанням сучасних вебтехнологій, зокрема фреймворків та бібліотек JavaScript. У роботі проведено аналіз предметної області, досліджено сучасні підходи до розробки вебдодатків, розглянуто базові технології клієнтської (HTML5, CSS3, JavaScript, React, Styled Components) та серверної (Node.js, Express.js, MongoDB, JWT, bcrypt) частин. На основі аналізу вимог та існуючих рішень обрано технологічний стек для створення односторінкового вебзастосунку (SPA) з адаптивним дизайном, розробленим у Figma. Реалізовано основні функціональні модулі: каталог автомобілів з системою фільтрації, пошук, розміщення оголошень, реєстрацію/авторизацію користувачів з використанням JWT, особистий профіль, інтеграцію з зовнішніми API (Google ReCAPTCHA, НБУ курс валют, ChatGPT для оцінки авто, Baza-gai для перевірки за держномером). Проведено тестування адаптивності на різних пристроях та розгортання на хостингу (Replit для серверної частини, 000webhost для клієнтської).
Моделювання корпоративної інформаційної системи з VPN за допомогою MATLAB
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Галата Вікторія Дмитрівна; керівник Уткін Ю. В.
Роботу присвячено розробці математичної та імітаційної моделі корпоративної інформаційної системи з VPN у середовищі MATLAB. У роботі проведено аналіз архітектури корпоративних інформаційних систем, вимог до їх захищеності відповідно до ДСТУ ISO/IEC 27001:2023, а також порівняльний аналіз протоколів VPN (IPsec/IKEv2, OpenVPN, WireGuard), на основі якого для моделювання обрано IPsec у тунельному режимі. Розроблено аналітичну модель на базі теорії масового обслуговування (M/M/1) та дискретно-подієву імітаційну модель з кінцевим буфером (M/M/1/K, K=20) для мережі топології «зірка» з трьома вузлами. Реалізовано програмний комплекс у MATLAB (п'ять модулів, параметризація через config.json). За результатами 40 симуляцій встановлено оптимальну інтенсивність трафіку: 16000 пакетів/с (65,5 Мбіт/с) для головного офісу та 8000 пакетів/с (32,8 Мбіт/с) для філій при завантаженні каналу не вище 75%. Середня відносна похибка між моделями становить 0,86%, що підтверджує їх верифікацію. Розроблено практичні рекомендації щодо впровадження захищеної корпоративної мережі.
Розробка чат-боту для сайту закладу освіти
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Юдінцов Данило Миколайович; керівник Уткін Ю. В.
Роботу присвячено розробленню та впровадженню чат-боту для автоматизації інформаційної взаємодії між адміністрацією Гімназії №35 Полтавської міської ради та учасниками освітнього процесу. У роботі проведено системний аналіз предметної області, виявлено критичне навантаження на секретаріат через однотипні запити (до 70% робочого часу) та відсутність цілодобового каналу комунікації. На основі аналізу наукових публікацій та порівняльного аналізу месенджерів (WhatsApp, Viber, Facebook Messenger, Telegram) обґрунтовано вибір Telegram Bot API як безкоштовної платформи. Доведено перевагу детермінованої Rule-based архітектури над AI/ML-підходом для забезпечення 100% точності відповідей у закладі освіти. За результатами порівняльного аналізу конструкторів (UChat, Gerabot, Flow XO, SendPulse) обрано платформу UChat завдяки гнучкому Drag & Drop інтерфейсу та омніканальності. Сформовано інформаційну базу з чотирьох блоків, спроєктовано ієрархічне дерево рішень та реалізовано чат-бот із двоканальною інтеграцією (Telegram + вебвіджет на Google Sites). Тестування за чек-лістом підтвердило коректну роботу всіх функцій.
Обґрунтування вибору алгоритмів штучного інтелекту для створення презентаційного відеоконтенту в сільському господарстві
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Руцький Андрій Михайлович; керівник Поночовний Ю. Л.
Роботу присвячено обґрунтуванню вибору алгоритмів штучного інтелекту для автоматизованої генерації презентаційного відеоконтенту в сільському господарстві. У роботі проведено системний аналіз трьох поколінь алгоритмів відеогенерації (GAN, латентні дифузійні моделі, дифузійні трансформери) та порівняно їх за метриками FID, FVD, CLIP-SIM та VBench. Встановлено, що DiT-архітектура забезпечує найвищу якість (FID=8,5, FVD=208,4) порівняно з GAN та LDM. Проаналізовано цифрову інфраструктуру типового аграрного підприємства, що підтвердило неможливість локального розгортання DiT-моделей через дефіцит VRAM та обґрунтувало гібридну хмарно-локальну архітектуру. Проведено багатокритеріальний аналіз (МАІ) п'яти провідних платформ (Google Veo 3.1, Kling AI 3.0, Runway Gen-4.5, Bing Video Creator, Pika 2.5), за результатами якого оптимальною визнано дворівневу стратегію з Kling AI 3.0 (8,46 бала) як основною та Google Veo 3.1 (8,19) як резервною платформами. Розроблено автоматизований конвеєр виробництва відеоконтенту з використанням безкоштовного програмного забезпечення, що скорочує час виробництва ролика з 2-6 тижнів до 15-25 хвилин.
Розробка чат-боту для підтримки маркетплейсу
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Мітлицький Назар Миколайович; керівник Поночовний Ю. Л.
Роботу присвячено розробці чат-боту для автоматизації клієнтської підтримки маркетплейсу в месенджері Telegram. У роботі проведено аналіз предметної області електронної комерції, особливостей функціонування маркетплейсів та існуючих чат-ботів, визначено їх переваги та недоліки. Обґрунтовано вибір технологічного стеку: мова Python, бібліотека pyTelegramBotAPI, СУБД MySQL, планувальник APScheduler. Сформовано функціональні та нефункціональні вимоги із пріоритизацією за методом MoSCoW, побудовано комплект UML-діаграм (варіантів використання, послідовності, діяльності). Спроєктовано нормалізовану до третьої нормальної форми реляційну базу даних з дев'яти таблиць та трирівневу архітектуру програмного забезпечення з використанням патерну Repository. Реалізовано програмний код системи у складі семи модулів загальним обсягом близько 700 рядків. Розгорнуто базу даних MySQL у середовищі OpenServer та наповнено тестовими даними. Система забезпечує перегляд каталогу товарів, оформлення замовлень, відстеження статусу, автоматичні сповіщення про зміну статусу, скасування замовлень, базу поширених запитань та створення звернень до підтримки.
Проєктування комерційного вебресурсу підприємства з реалізації сільськогосподарської техніки
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Кривий Ілля Русланович; керівник Одарущенко О. Б.
Роботу присвячено проєктуванню та розробці комерційного вебресурсу для підприємства з реалізації сільськогосподарської техніки. У роботі проведено аналіз предметної області, досліджено специфіку ринку агротехніки в Україні та виявлено ключові недоліки існуючих вебресурсів конкурентів (недостатня адаптивність, слабка система фільтрації, відсутність інтеграції з обліковими системами). На основі аналізу сформовано вимоги до функціоналу, визначено цільову аудиторію (середні фермерські господарства) та обґрунтовано вибір технологічного стеку (HTML5, CSS3, JavaScript, Python, Flask, SQLite). Розроблено інформаційну архітектуру з шістьма основними розділами, спроєктовано реляційну базу даних з тринадцятьма таблицями та REST API з двадцятьма ендпоінтами. Реалізовано повнофункціональний вебресурс з адаптивним дизайном, каталогом з багаторівневою фільтрацією, кошиком, оформленням замовлень, системою гарантійних заявок та адміністративною панеллю. Розгортання виконано на GitHub Pages.
Автоматизація підбору рейсів автобусного та залізничного транспорту на основі інтелектуального чат-бота з використанням ChatGPT
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Горчакова Марина Олександрівна; керівник Слюсарь І. І.
Роботу присвячено розробці інтелектуального чат-бота для автоматизації пошуку рейсів автобусного та залізничного транспорту на основі технологій штучного інтелекту. У роботі проведено аналіз існуючих онлайн-сервісів (Укрзалізниця, Busfor, INFOBUS, сайти перевізників) та виявлено їх ключові недоліки: інформаційну фрагментацію, відсутність мультимодальності та підтримки запитів природною мовою. Обґрунтовано вибір архітектури пошуково-підкріпленої генерації (RAG) у поєднанні з GPT-4o, Tavily API та aiogram 3.x, що забезпечує актуальність даних, семантичну обробку запитів та зручний Telegram-інтерфейс. Розроблено модель системи на основі чотирирівневої архітектури з 6-етапним конвеєром обробки запитів, реалізовано алгоритми вилучення параметрів маршруту, паралельного пошуку, фільтрації результатів та генерації структурованих відповідей. Програмну реалізацію виконано на Python 3.11+ з використанням асинхронного фреймворку aiogram, OpenAI SDK, Tavily SDK, Pydantic та python-dotenv. Тестування підтвердило коректну обробку різних типів запитів, точність вилучення параметрів 94%, повноту знайдених рейсів 74–82% та середній час відповіді 13,6 с.
Застосування фреймворків для синтезу AI-агента
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Вовнянко Іван Владиславович; керівник Слюсарь І. І.
Роботу присвячено дослідженню та практичному застосуванню фреймворків для синтезу AI-агентів. У роботі проведено аналіз понятійного апарату (AI-агент, AI-асистент, agentic AI), розглянуто особливості реалізації фреймворків AI-агентів, їх багаторівневу абстракцію (шари мовної моделі, агента, інструментів, пам'яті, планування, виконання дій та міжагентної взаємодії) та виявлено ключові обмеження (нестабільність, висока вартість обчислень, складність моніторингу). Проведено систематизацію сучасної номенклатури фреймворків, узагальнено типові архітектури (одноагентна, tool-calling/ReAct, workflow, graph, multi-agent, role-based/crew, supervisor/router, event-driven, RAG-based, human-in-the-loop, local/edge) та визначено послідовність впровадження agentic AI у робочий процес. Розроблено модель локального AI-агента на основі PicoClaw з інтеграцією Telegram-каналу та локальної LLM у середовищі LM Studio, що забезпечує автономну обробку запитів без передавання даних до хмарних сервісів. Запропоновано використання Docker для контейнеризації компонентів системи. Сформовано рекомендації щодо вибору інструментарію, безпеки, прав доступу та економічної доцільності.
Розробка інтерактивного вебсервісу для пошуку, сортування та рекомендацій фільмів з використанням React
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Бойко Євгеній Віталійович; керівник Поночовний Ю. Л.
Роботу присвячено розробці інтерактивного вебсервісу «MovieBox» для пошуку, сортування та рекомендацій фільмів з використанням бібліотеки React. У роботі проведено аналіз предметної області та існуючих кіносервісів (IMDb, TMDB, Rotten Tomatoes, Netflix), обґрунтовано вибір TMDB API як відкритого джерела даних. Досліджено сучасні технології фронтенд-розробки, переваги React (компонентна архітектура, Virtual DOM, широка екосистема) та принципи управління станом за допомогою Redux з middleware redux-thunk. Сформовано функціональні та нефункціональні вимоги, спроєктовано архітектуру SPA-застосунку з трирівневою моделлю, ієрархію з 15 компонентів та маршрутизацію на базі react-router v3. Реалізовано модулі пошуку (з автопідказками та debouncing), каталогу фільмів, детального перегляду з акторським складом і трейлерами, профілю актора з розділом рекомендацій «Known For» на основі контентної фільтрації. Налаштовано Redux Store з сімома зрізами стану, забезпечено адаптивний інтерфейс за допомогою React-Bootstrap. Проведено функціональне тестування, яке підтвердило коректну роботу всіх модулів.
Розроблення мобільного додатку з функцією озвучування текстів
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Юхименко Євгеній Вячеславович; керівник Поночовний Ю. Л.
Роботу присвячено розробленню мобільного застосунку «Audible TXT» для платформи Android з функцією озвучування текстових файлів формату TXT. У роботі проведено аналіз предметної області, існуючих аналогів (Букмейт, Літрес, Google Play Books, Moon+ Reader) та виявлено їхні ключові обмеження – відсутність безкоштовної, повністю автономної підтримки україномовного озвучування довільних TXT-файлів. Обґрунтовано вибір технологічного стеку на основі фреймворку Flutter, мови Dart, локальної бази даних SQLite та вбудованого Android TTS API. Спроєктовано архітектуру застосунку за патерном MVVM, реляційну базу даних з чотирма таблицями (books, read_progress, notes, tts_settings) та користувацький інтерфейс відповідно до Material Design 3 з підтримкою світлої, темної та сепіа-тем. Реалізовано алгоритм розбиття тексту на сторінки без розриву абзаців, функції завантаження файлів, збереження прогресу читання, додавання до вибраного та озвучування тексту з налаштуванням швидкості й вибором голосу. Функціональне тестування на реальному пристрої Xiaomi Redmi (Android 13) підтвердило коректну роботу всіх реалізованих функцій
Дизайн функціонального адаптивного вебдодатку як комунікаційної складової урбаністичної кав’ярні
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Шабала Станіслав Олегович; керівник Одарущенко О. Б.
Роботу присвячено проєктуванню та розробці функціонального адаптивного вебдодатку як комунікаційної складової урбаністичної кав'ярні. У роботі досліджено особливості вебдодатків у забезпеченні бізнес-комунікації, розглянуто ключові завдання UX/UI-дизайну, принципи адаптивного дизайну та проведено аналіз структури вебресурсів кав'ярень-аналогів. На основі аналізу сформовано концепцію вебсайту, визначено структуру з чотирьох основних сторінок (головна, меню, про нас, контакти), створено навігаційну модель та розроблено дизайн інтерфейсу з використанням сучасної кольорової палітри, типографіки та принципів візуальної ієрархії. Програмну реалізацію виконано засобами HTML5, CSS3 та JavaScript без залучення фреймворків, забезпечено адаптивність для різних типів пристроїв через медіазапити, гнучкі сітки (Flexbox, Grid) та адаптивне меню з кнопкою-гамбургером. Реалізовано інтерактивні елементи: анімований лічильник статистики, форму зворотного зв'язку з валідацією даних, прелоадер завантаження сторінки.
Розроблення інтерактивного вебдодатку для фільмотеки засобами JavaScript
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Хубулава Георгій Кахаберович; керівник Копішинська О. П.
Роботу присвячено розробленню інтерактивного вебдодатку для фільмотеки засобами JavaScript. У роботі досліджено роль вебтехнологій у задоволенні інформаційних потреб сучасного суспільства, проаналізовано еволюцію вебтехнологій від статичних HTML-сторінок до сучасних інтерактивних вебдодатків, розглянуто можливості JavaScript-бібліотек та фреймворків. Проведено аналіз існуючих вебресурсів кінематографічної тематики (IMDb, Rotten Tomatoes, Metacritic), на основі якого сформульовано функціональні вимоги до вебдодатку. Розроблено структуру та архітектуру односторінкового вебдодатку, створено графічний макет у Figma, реалізовано інтерактивний вебсайт з використанням HTML5, CSS3 та чистого JavaScript (Vanilla JS). Вебдодаток містить чотири функціональні секції (про фільм, прем'єри, огляди, топ-250), забезпечує динамічну навігацію між розділами без перезавантаження сторінки, інтерактивну взаємодію з елементами акторського складу та інтеграцію із зовнішнім відеосервісом YouTube для перегляду трейлерів. Застосовано адаптивний дизайн із використанням Flexbox та CSS Grid, темну кольорову схему, фіксовану навігацію та плавні анімаційні переходи.
Розробка застосунку на мові Python для аналізу даних опитувань
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Хованець Ілля Родіонович; керівник Поночовний Ю. Л.
Роботу присвячено розробці застосунку на мові Python для автоматизованого аналізу даних опитувань у системі внутрішнього забезпечення якості вищої освіти. У роботі проведено аналіз предметної області процесів моніторингу якості освіти, існуючих підходів до обробки даних анкетування (хмарні платформи, BI-інструменти, статистичні пакети) та інструментальних засобів розробки, на основі чого обґрунтовано вибір стеку технологій (Python, pandas, matplotlib, openpyxl). Спроєктовано модульну архітектуру застосунку з уніфікованим інтерфейсом функцій-обробників, алгоритм автоматичної класифікації питань за типом відповіді (множинний вибір, рейтингове, так/ні, відкрите) та вибору відповідного методу візуалізації (кругова, горизонтальна стовпчаста діаграма, текстовий список), а також модуль генерації багатосторінкових PDF-звітів із коректним відображенням кирилиці. Реалізовано графічний інтерфейс на базі tkinter з фоновою обробкою даних, індикацією прогресу та відображенням статистики. Тестування на реальних даних восьми типів анкет за 2022–2026 роки (1100 відповідей) підтвердило коректну роботу всіх модулів
Проєктування системи підтримки прийняття рішень із вибору постачальників матеріалів і комплектуючих
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Туманевич Олександр Леонідович; керівник Флегантов Л. О.
Роботу присвячено проєктуванню та реалізації програмного прототипу системи підтримки прийняття рішень (СППР) для багатокритеріального вибору постачальників матеріалів і комплектуючих на виробничому підприємстві. У роботі проведено аналіз теоретичних основ побудови СППР, досліджено методи багатокритеріального оцінювання альтернатив (метод аналізу ієрархій, метод зваженої суми, ранжування, парні порівняння), розглянуто архітектурні підходи та інструментальні засоби розроблення. Виконано аналіз предметної області, визначено критерії оцінювання постачальників (ціна, якість, терміни поставки, надійність, ризики) та їх вагові коефіцієнти, розроблено математичну модель на основі адитивної згортки з нормалізацією показників. Спроєктовано реляційну базу даних (SQLite), UML-моделі (діаграми варіантів використання, діяльності, послідовності, класів, компонентів) та реалізовано веборієнтований прототип на Python (Flask) із адаптивним інтерфейсом (Bootstrap 5). Система забезпечує введення даних про постачальників, критерії, оцінки, автоматичний розрахунок інтегрального рейтингу та ранжування альтернатив.
Проєктування промосайту спортивно-тренувального клубу
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Тимченко Єгор Юрійович; керівник Уткін Ю. В.
Роботу присвячено проєктуванню та розробці промосайту спортивно-тренувального клубу "GYM Muscle Factory" як ефективного інструменту інформаційної та комерційної підтримки діяльності спортивного закладу. У роботі проведено аналіз сучасних технологій веброзробки (HTML5, CSS3, SCSS, JavaScript, jQuery) та інструментів проєктування (Figma, Webflow), розглянуто особливості UX/UI-дизайну для спортивних вебресурсів. Виконано аналіз аналогів сайтів спортивних клубів, що дозволило визначити основні вимоги до функціоналу, структури та дизайну. Розроблено структуру вебсайту, що складається з п'яти взаємопов'язаних сторінок (головна, послуги, абонементи, тренери, фотографії, контакти), реалізовано адаптивний дизайн для коректного відображення на різних пристроях. Для створення унікальних графічних елементів (логотип, кольорова палітра, дизайн карток) використано нейромережу Midjourney. Проведено тестування вебсайту на різних платформах та розміщення на безкоштовному хостингу.
Генерація аудіо з текстових даних на основі технологій штучного інтелекту
(Полтавський державний аграрний університет, 2026) Пивовар Богдан Олександрович; керівник Слюсарь І. І.
Роботу присвячено дослідженню та практичній реалізації локальної системи генерації аудіо з текстових даних (Text-to-Speech, TTS) з підтримкою україномовного контенту на основі технологій штучного інтелекту. У роботі проаналізовано сучасний стан TTS-технологій, галузі їх застосування, особливості синтезу українського мовлення та номенклатуру наявних рішень, зокрема ElevenLabs, Google Cloud TTS, Microsoft Azure Speech, Piper TTS, Coqui TTS, StyleTTS2 Ukrainian, RHVoice та Supertonic 3. Розроблено модель локальної TTS-системи, що складається з модулів попередньої обробки тексту, синтезу мовлення, збереження аудіо та інтеграції з локальним AI-агентом. Детально досліджено архітектуру Supertonic 3 на основі латентної дифузії, її переваги (локальний запуск через ONNX Runtime, підтримка 31 мови, компактність – 99 млн параметрів, швидкість інференсу 0,23 с на 10 с аудіо) та особливості роботи з українською мовою. Виконано експериментальну реалізацію в Google Colab із генерацією україномовного аудіо тривалістю 20,92 с. Запропоновано використання Docker як локального HTTP-сервера для інтеграції TTS у локальні AI-агенти.

Переглянути

Нові надходження