Вирощування зерна, зокрема пшениці, має давні традиції, є широко розвиненим і важливим для забезпечення добробуту населення, задоволення продовольчих потреб, створення робочих місць, одержання фінансового прибутку, у т. ч. внаслідок експортних операцій. Особливу загрозу для забезпечення продовольчої безпеки на глобальному рівні становить війна, розпочата РФ на території України, яка традиційно є постачальником пшениці для багатьох держав. З огляду на значний запланований обсяг експорту продовольчої пшениці, високий попит на неї на внутрішньому ринку, цінову різницю у порівнянні з фуражною, нерівномірність якості через погодні умови вірогідним є підвищення цін на продукти її переробки на національному рівні, зниження їх споживної якості. Військова агресія РФ, бойові дії, що ведуться на значній території України, ставлять під загрозу посівну кампанію 2022 р. і, як результат, продовольчу безпеку. Мета статті - комплексний аналіз стану світового ринку зерна пшениці та визначення основних тенденцій і перспектив його подальшого розвитку, зокрема в умовах воєнних дій в Україні. Застосовано загальнонаукові методи аналізу та синтезу, порівняння, виокремлення, узагальнення й результуючої систематизації дослідженого матеріалу. Висновки: основними тенденціями розвитку світового ринку пшениці є зміна більшості міжнародних транспортних сполучень її постачання, підвищення попиту на цю культуру в порівнянні з готовим борошном, введення багатьма державами торговельних квот на неї. Вітчизняний урожай пшениці у 2021/2022 МР став рекордним (32,8 млн т). Незважаючи на своєчасний початок посівної кампанії зернових у 2022 р., через бойові дії у багатьох регіонах України прогнозується зниження обсягу майбутнього врожаю. Для забезпечення внутрішніх національних потреб обгрунтованим є подальше встановлення експортних обмежень на пшеницю.

Мета роботи - розробити і теоретично обгрунтувати ефективність застосування персоналізованої рекомендаційної системи товарів, послуг або контенту на основі технології машинного навчання, яка поєднує в собі такі підходи до персоналізації рекомендацій, як колаборативна фільтрація та фільтрація контенту. Розробити механізм визначення доцільності використання певної метрики виявлення подібності користувачів і реалізувати його у режимі "реального часу" на розроблювальній системі. Створити безпечний сервіс з персоналізованою системою рекомендацій товарів, послуг або контенту, забезпечивши захист особистих даних користувачів. Використано наступні методи дослідження: аналіз джерел з досліджуваної теми, метричні методи визначення приналежності об'єктів до певної групи за їх схожістю, методи теорії штучного інтелекту, моделювання процесу навчання алгоритмів класифікації, формалізація побудованих моделей, методи проектування програмного забезпечення для розробки програмної моделі, емпіричні методи обгрунтування оптимальних параметрів навчання моделі, методи об'єктно-орієнтованого проектування та програмування. Наукова новизна полягає в тому, що розроблена модель рекомендаційної системи дозволяє на початковому етапі роботи системи оцінити вподобання користувача, майже не володіючи інформацією про його прихильності. Запропоновано механізм підбору певної метрики для визначення групи приналежності користувача, що в цілому має забезпечити точність наданої рекомендації. Практична значимість виконаної роботи полягає в тому, що розроблено веб-сервіс, який надає персоналізовані рекомендації товарів, послуг або контенту щодо уподобань користувача, з забезпеченням вимог захисту персональної інформації, високої точності виконаних рекомендацій. Модуль рекомендаційної системи оформлено у вигляді прикладного програмного інтерфейсу, що дозволяє його застосування на будь-якій веб-платформі. Запропоновано особистісно-орієнтований підхід до рекомендацій товарів, послуг або контенту, розроблено універсальну рекомендаційну систему, яка поєднує в собі і колаборативну, і фільтрацію контенту, а також розроблено веб-сервіс, з урахуванням вимог безпеки персональних даних користувачів.

Досліджено хімічний склад суцвіття чорнобривців роду Tagetes L. Встановлено сорти рослин, суцвіття яких накопичують найбільше біологічно активних речовин. Проведено дослідження споживних властивостей локшини з додаванням порошку із суцвіть чорнобривців. За органолептичною оцінкою й інтегральним показником якості макаронних виробів визначено оптимальну концентрацію такої добавки.

Мета роботи - теоретично обгрунтувати вибір методу реалізації раннього виявлення аномального трафіка та класифікації мережевих аномалій на основі використання методів машинного навчання, розробити математичну модель штучної нейронної мережі, визначити топологію сформованої моделі і метод її навчання, розробити і протестувати відповідне програмне забезпечення, експериментально перевірити систему. Використано наступні методи дослідження: аналіз джерел з досліджуваної теми, методи теорії штучного інтелекту для проектування топології нейронної мережі, моделювання процесу навчання алгоритмів класифікації, формалізація побудованих моделей, методи проектування програмного забезпечення для розробки програмної моделі, емпіричні методи обгрунтування оптимальної архітектури моделі. Наукова новизна полягає в тому, що розроблена модель має оптимальну топологію, яка дозволяє ефективно вирішувати поставлене завдання класифікації типів мережевого трафіка, і має достатньо високу здатність до узагальнення. Створене програмне забезпечення з використанням цієї моделі дає можливість проаналізувати мережеві аномалії та виявити DDoS-атаки на ранньому етапі. Практична значимість виконаної роботи полягає в можливості точно фіксувати початок атаки, а також отримувати навчальні вибірки, які можуть бути використані для навчання нейронних мереж та інших класифікаторів, в тому числі для фільтрації небажаного трафіка. Аналіз мережевого трафіка дозволяє виявити мережеві аномалії та розрізняти аномальну або нормальну його поведінку, внаслідок чого стає можливим не обмежувати обсяг трафіка для клієнтів. Завдяки ранньому виявленні DDoS-атак та швидкому реагуванню, компанії будуть захищені від значних збитків. Запропоновано алгоритм протидії DDoS-атакам на основі нейронної мережі, обгрунтовано вибір навчальної множини, що відповідає критерію достатньої репрезентативності. Розроблена математична і програмна модель нейронної мережі для виявлення мережевих аномалій. Визначена архітектура нейронної мережі та функція активації, проведено тестування роботи розробленої програмної моделі.

Мета роботи - розробити і теоретично обгрунтувати ефективність застосування системи контролю знань на основі технології адаптивного тестування, яка поєднує в собі специфіку професійно-педагогічної діяльності та моніторингу якості навчання і можливість самоконтролю студентів, розробити комплекс тестових завдань з дисципліни "Системи штучного інтелекту". Використано наступні методи дослідження: аналіз джерел з досліджуваної теми, методи визначення психологічного типу людини, методи теорії штучного інтелекту для індивідуалізації контролю знань, моделювання процесу навчання алгоритмів класифікації, формалізація побудованих моделей, методи проектування програмного забезпечення для розробки програмної моделі, емпіричні методи обгрунтування оптимальних параметрів навчання моделі, методи об'єктно-орієнтованого проектування та програмування. Наукова новизна полягає в тому, що розроблена модель дозволяє на початковому етапі оцінювання якості знань студентів враховувати психотип особистості, підбирати форму подання інформації і завдань згідно особливостей сприйняття і рівню засвоєного матеріалу. Модель адаптивного контролю має достатньо високу здатність до узагальнення і може використовуватись для проведення тестування з різних галузей знань при наявності бази питань та завдань у відповідній формі. На основі розробленої моделі створено програмний модуль, який надає змогу проаналізувати ступінь засвоєності навчального матеріалу у студентів з різним рівнем підготовки і знань. Практична значимість виконаної роботи полягає в тому, що розроблено комплекс різних за рівнем складності тестів з дисципліни "Системи штучного інтелекту" для здобувачів першого (бакалаврського) рівня вищої освіти за спеціальністю 121 - "Інженерія програмного забезпечення". Комплекс тестових завдань може бути використаний для визначення якості знань із різних дисциплін циклу професійної підготовки, що передбачають опанування технологій штучного інтелекту; розроблене програмне забезпечення можливо використовувати як засіб інформаційно-комунікаційних технологій в процесі навчання будь-яких дисциплін. Запропоновано особистісно-орієнтований підхід до розробки тестових завдань, розроблено універсальну систему адаптивного контролю якості знань, а також складено комплекс предметно-орієнтованих тестових завдань різного рівня складності для поточного та модульного контролю з дисципліни "Системи штучного інтелекту" для здобувачів першого (бакалаврського) рівня вищої освіти за спеціальністю 121 - "Інженерія програмного забезпечення".

Проаналізовано стан та тенденції розвитку ринку соусної продукції в Україні. Представлено основних українських товаровиробників. Визначено співвідношення та структуру експорту й імпорту на ринку соусів. Виявлено проблеми вітчизняних виробників соусної продукції.

Мета роботи - розробити і теоретично обурунтувати ефективність застосування методів машинного навчання у ранній діагностиці серцево-судинних захворювань на догоспітальному етапі. Об'єктом дослідження є програмний засіб виявлення серцево-судинних захворювань; предметом дослідження - розробка програмного модуля консультативно-діагностичної системи з використанням апарату машинного навчання. Для вирішення поставлених завдань використовувалися наступні методи: загальнонаукові методи теоретичного дослідження: аналіз комплексу ознак серцево-судинних захворювань за їх основними класами, синтез отриманих даних і перетворення їх у векторну модель, формалізація методів отримання інформативних ознак, моделювання процесу класифікації отриманих даних за певними типами ознак, узагальнення; методи емпіричного дослідження: вивчення досвіду в області поставленого завдання, тестування отриманої моделі; методи об'єктноорієнтованого проектування та програмування. Теоретично обгрунтовано необхідність процедури відбору сукупності клінічних ознак і лабораторних досліджень, як таких, які є найбільш інформативними для раннього діагностування серцево-судинних захворювань. Процедуру виокремлення таких ознак реалізовано на основі стратегії навчання з вкладеною технікою відбору ознак lasso. Практична значимість виконаної роботи полягає в значному прискоренні процесу ранньої діагностики серцево-судинних захворювань на догоспітальному етапі за рахунок відбору інформативних клінічних ознак на стадії пре-процессінгу даних. Досягнуто задовільного рівня якості моделі визначення приналежності пацієнта до групи ризику серцево-судинних захворювань за рахунок використання методу машинного навчання - градієнтного бустінга. В якості метрик якості обрано долю вірних відповідей, точність і повноту, баланс оптимальних значень метрик знайдено на основі використання гармонічного середнього між точністю і повнотою, - F-міри. Розроблено програмний модуль консультативно-діагностичної системи, який дозволяє оперативно проводити ранню діагностику серцево-судинних захворювань на основі методу машинного навчання і є доцільним для використання у медико-діагностичних центрах.

Впровадження сучасних інформаційних комп'ютерних технологій в освіті характеризується величезним потенціалом і різноманітністю напрямків. Одним із найбільш нагальних і найбільш розвинених на даний момент є напрямок, пов'язаний із застосуванням у навчальному процесі закладів вищої та середньої освіти засобів динамічної геометрії - програмних середовищ, які надають можлвість відтворити геометричні об'єкти у віртуальному просторі і надати їм динамічну репрезентацію. Довгий час подібні засоби виконували здебільшого демонстраційні функції, надаючи можливість викладачу ілюструвати навчальний матеріал у більш наочний і доступний для розуміння спосіб. Однак сьогодні вони дедалі більше використовуються для організації виконання учнями та студентами практичних завдань і контролю засвоєних ними знань. Із розповсюдженням хмарних технологій з'явились можливості організації електронного середовища взаємодії педагогів та студентів, що надає можливість проводити контроль знань в автономному режимі з використанням засобів динамічної геометрії. Це ставить перед академічною спільнотою завдання пошуку оптимальних шляхів використання засобів динамічної геометрії на всіх стадіях навчального процесу. Проаналізовано можливості та особливості використання програмних засобів динамічної геометрії та комп'ютерно-орієнтованих методичних систем як засобів комп'ютерної візуалізації геометричного і математичного навчального матеріалу в процесі підготовки майбутніх фахівців. Досліджено методичні прийоми для оптимального поєднання класичних методів розв'язування геометричних задач із застосуванням засобів динамічної геометрії та інформаційних технологій в навчальному процесі закладів вищої освіти. Доведено, що органічне поєднання і взаємозв'язок математичного, комп'ютерного моделювання та засобів динамічної геометрії в підготовці студентів є необхідним елементом навчального процесу і дослідницької діяльності. Використання мультимедійних технологій під час вивчення навчального матеріалу, а також візуалізація наданої інформації надає можливість точним наукам повернути притаманну їм наочність, яка приховується за абстрактністю і складністю понятійного та формульного апарату. Зважаючи на це, є доцільним включення базових навичок роботи з засобами динамічної геометрії до переліку основних професійних компетентностей майбутніх вчителів математики.

Мета роботи - визначити ефективність методів оптимізації функціоналу якості моделей машинного навчання в залежності від виду критерію оцінки якості алгоритму, розміру навчальної вибірки, порівняти методи за критеріями стабільності отримання рішення та обчислювальної складності, розробити рекомендації по застосуванню розглянутих методів за певних початкових умов задачі багатовимірної оптимізації. Вибір методу оптимізації оціночного функціоналу на етапі формування математичної моделі є важливим фактором ефективності побудованої алгоритму машинного навчання, зокрема за умов багатофакторних цільових функцій та великих обсягів навчальної вибірки. Загальноприйнятні в практиці машинного навчання методи оптимізації функціоналу якості не завжди враховують вид цільової функції, що призводить до значного зростання часу навчання моделі та зниження її якості в цілому. Використано числовий експеримент навчання регресійних моделей і системний аналіз методів пошуку оптимальних значень параметрів критерію якості задач класу навчання по прецедентах: градієнтного спуску, симплексметоду Нелдера-Міда, імітації відпалу, генетичного алгоритму. Проведено порівняння ефективності методів багатовимірної оптимізації та аналіз доцільності їх застосування до різних типів оптимізаційних функцій в машинному навчанні на різних обсягах навчальної вибірки. Практична значимість виконаної роботи полягає в обгрунтуванні застосування того чи іншого оптимізаційного методу в залежності від виду оціночного функціоналу якості та розміру простору ознак задачі машинного навчання, визначенні обчислювальної складності застосованих алгоритмів. Вибір методу оптимізації на етапі постановки задачі значно підвищує ефективність моделі машинного навчання. Розроблено бібліотеку optі_methods методів багатовимірної оптимізації оціночного функціоналу якості моделей задач машинного навчання для мови програмування Python 3, розроблено рекомендації щодо використання певного оптимізаційного метода в залежності від виду критерію якості навчання моделей та розміру навчальної вибірки.

Мета роботи - вивчення можливостей реалізації багатопотокових обчислень для алгоритму знаходження глобального мінімуму багатовимірної цільової функції, заснованого на стохастичному методі імітації відпалу, з метою оптимізації функціоналу якості моделей машинного навчання, вибір оптимальних значень параметрів застосування алгоритму для різних наявних обчислювальних потужностей, розроблення рекомендацій до застосування багатопотокових обчислень за певних початкових умов задачі багатовимірної оптимізації. Використано числовий експеримент задачі паралельної оптимізації оціночного функціоналу якості моделей машинного навчання з розподіленням навчальної вибірки при різному розмірі пулу потоків, на вибірках різного розміру, для гладкої та негладкої оптимізаційних функцій. Досліджена можливість використання багатопотокових обчислень з розподіленням навчальної вибірки при реалізації алгоритму знаходження глобального мінімуму багатовимірної цільової функції, заснованого на стохастичному методі імітації відпалу, та доцільність їх застосування до різних типів оптимізаційних функцій у машинному навчанні, вивчена закономірність зміни показника прискорення паралельних алгоритмів для різних обчислювальних потужностей. Практична значимість виконаної роботи полягає в обгрунтуванні доцільності застосування багатопотокових обчислень з розподіленням навчальної вибірки при реалізації алгоритму імітації відпалу для оптимізації негладких цільових функцій. Емпірично знайдено оптимальні значення параметрів проведення експерименту для наявних обчислювальних ресурсів, що дозволяє значно збільшити швидкість виконання завдання мінімізації функції помилок регресійної моделі за критеріями середньоквадратичного відхилення. Розроблено бібліотеку opti_methods методів багатовимірної оптимізації оціночного функціоналу якості моделей задач машинного навчання для мови програмування Python 3, реалізоване розподілення навчальної вибірки для різного розміру пулу потоків, знайдено оптимальні значення параметрів проведення експерименту для наявних обчислювальних ресурсів. Показано, що запропонований паралельний варіант алгоритму оптимізації методом імітації відпалу за схемою больцманівського гасіння може ефективно застосовуватися для вирішення завдань пошуку глобального мінімуму багатовимірної цільової функції.

Проведено аналіз сучасного ринку препаратів, у тому числі рослинного походження, для профілактики та лікування ожиріння. Проблема ожиріння є не лише медичною, але й соціальною, оскільки це захворювання погіршує якість життя хворих, супроводжується великими фінансовими витратами, вимагає постійного нагляду з боку лікаря. Тому пошук нових ефективних недорогих ліків, що можуть бути за дією подібні до сучасних фармакологічних препаратів, є актуальним на даному етапі. Визначено перспективи застосування за умов даної патології засобів рослинного походження. Система забезпечення їх якості, безпеки, ефективності та інформації про рослинні ліки має бути гармонізованою з вимогами Європейської Фармакопеї та Монографії ВООЗ, Державної Фармакопеї України шляхом дотримання відповідної нормативної документації та технічного регламенту.

Представлены примеры реализации технологических схем приготовления пылеугольного топлива (ПУТ) и его вдувания в горны доменных печей на металлургических предприятиях, построенных по проектам ГП "УкрНТЦ "Энергосталь". Выполнен сравнительный анализ расхода энергоносителей при использовании ПУТ в доменном производстве, который позволил выявить существенную зависимость данного показателя от размещения установки приготовления и вдувания ПУТ и условий ее работы на конкретном предприятии.

Цель работы - определение энергоэффективности установок приготовления и вдувания пылеугольного топлива (ПУТ) в доменную печь (ДП) на металлургических предприятиях Украины. Проведены анализ и сравнение проектных показателей расхода энергоносителей на приготовление и вдувание ПУТ в ДП. Получены снижение расхода дорогостоящего кокса и исключение использования природного газа при выплавке чугуна. Результаты работы целесообразно использовать при проектировании современных установок приготовления и вдувания ПУТ в ДП на отечественных металлургических предприятиях, они дают возможность выбора оптимальных технологических и конструктивных решений при проектировании ГП "УкрНТЦ "Энергосталь" установок ПУТ.

Інформатизація суспільства країни - це один з факторів, який кардинально впливає на розвиток економіки, і неможливий без висококваліфікованих кадрів. Випускнику вищого навчального закладу необхідно володіти сформованими базовими професійними компетенціями, що дозволить майбутньому фахівцю стати успішним в умовах конкурентної боротьби на ринку праці. Інформатична компетентність майбутніх інженерів є невід'ємною складовою базових компетенцій. Тому метою роботи є розробка комплексу професійно-спрямованих завдань і бібліотеки їх програмної реалізації для формування компетентностей в широкій предметній області та професійної мобільності майбутніх інженерів-теплоенергетиків. Моделювання та розрахунок розподілу температури в технологічних пристроях розглядається на прикладі рішення крайової задачі теплопровідності, яка описується в загальному вигляді диференціальним рівнянням Фур'є. Завдання для нелінійних рівнянь або навіть лінійні задачі, але в областях складної форми, дуже рідко вдається вирішити аналітично. Для вирішення рівняння Фур'є викладено чисельний метод кінцевих різниць, застосування якого дозволяє звести крайову задачу до вирішення систем алгебраїчних рівнянь. Розробка комплексу професійно-спрямованих прикладних задач і бібліотеки програм, що реалізують чисельні методи їх вирішення. Робота має міждисциплінарний характер. Її практичне значення полягає в підвищенні якості підготовки майбутніх фахівців. При розрахунках різних типів енергетичних і технологічних систем на стадії пошукового конструювання потрібна всебічна оцінка теплообмінних процесів, знання температурних полів в агрегатах, визначення всіх необхідних енергетичних характеристик з урахуванням експлуатаційних навантажень. Студенти, що опанували рішення диференціальних рівнянь розподілу температури в багатьох процесах тепломасопереноса за допомогою чисельних методів, зможуть використовувати не тільки традиційно застосовані в інженерній практиці залежності та розрахункові співвідношення, а й методи математичного моделювання, що підвищить якість технічних рішень. Розроблено комплекс професійно-спрямованих прикладних задач для підготовки у вищих навчальних закладах майбутніх фахівців напряму "Теплоенергетика", а також бібліотека програм, що реалізують чисельні методи їх вирішення.

Мета роботи - створення біометричної системи контролю доступу з використанням відбитків пальців, оптимізація пошуку еталонних образів відбитків за рахунок використання алгоритмів штучного інтелекту, мінімізація проценту таких біометричних ймовірнісних показників, як хибний доступ до системи і хибна відмова. Впровадження системи у технологію дистанційного банківського обслуговування за типом ATM-banking і платіжних терміналів. Для вирішення поставлених завдань використовувалися наступні методи: загальнонаукові методи теоретичного дослідження: аналіз визначених типів відбитків пальців людини за їх основними класами, синтез одержаних даних у формі зображення і перетворення їх у векторну модель, формалізація методів отримання контрольних точок відбитку пальця, моделювання процесу класифікації образів одержаних даних за певними типами відбитків, узагальнення; методи емпіричного дослідження: вивчення досвіду в області поставленого завдання, тестування одержаної моделі; методи об'єктно-орієнтованого проектування та програмування. Проведено класифікацію відбитків пальців людини на основі методу штучного інтелекту - градієнтного бустінгу - спрямованої побудови композиції дерев рішень. Практична значимість виконаної роботи полягає в значному прискоренні процесу ідентифікації відбитків пальців клієнта в дистанційній системі банківського обслуговування за рахунок того, що пошук еталонного зразка відбитку пальця виконується не в усій наявній базі, а в підмножині еталонів, які належать до одного з п'яти відомих типів відбитків пальців людини. При цьому точність ідентифікації і надійність системи зберігається. Розроблено алгоритм класифікації відбитків пальців за основними їх типами (дуга, ліва петля, права петля, півсфера, завиток тощо) на основі методу машинного навчання - градієнтного бустінгу для прискорення подальшого процесу ідентифікації відбитків пальців клієнта за методом контрольних точок у системі дистанційного банківського обслуговування.

Викладено базові відомості про алгоритмізацію обчислювальних процесів і глибокий аналіз розробки блок-схем алгоритмів. Наведено послідовність поетапного розв'язання задач за допомогою комп'ютера (постановка задачі, побудова математичної моделі, розробка алгоритму розв'язання, розробка програми, складання документації). Розглянуто основи алгоритмізації та правила графічного зображення алгоритмів. Увагу приділено розробці простих алгоритмів обчислювального процесу, що розгалужується, а також алгоритмів циклічного обчислювального процесу.

Уточнено суть понять "професійне становлення", "професійне зростання", "особистісний потенціал". Визначено особливості професійної підготовки майбутніх фахівців економічного профілю; уточнено компоненти, розроблено критерії, показники та рівні формування готовності студентів економічних спеціальностей закладів вищої освіти до професійної діяльності. Виявлено вплив теоретично обґрунтованих і експериментально перевірених педагогічних умов (спрямованість студентів на розкриття особистісного потенціалу на основі соціонічного підходу; набуття студентами фахової компетентності, формування готовності до професійної діяльності на основі розвитку особистісного потенціалу з використанням особистісного та компетентісного підходів) на професійне зростання майбутніх фахівців економічного профілю.

Мета роботи - дослідження архітектури глибокої згорткової нейронної мережі для розпізнавання зображень, розробці алгоритму її реалізації. В ході числового експерименту необхідно обгрунтувати підбір оптимальних гіперпараметрів експлуатації моделі: швидкості навчання, кількості шарів у мережі, кількості нейронів у прихованому шарі. В ході дослідження використано метод аналізу вхідних даних, заснований на властивостях рецептивних полів біологічних нейронів, метод синтезу конвергуючих каскадів, що призводять до повноз'єднаних шарів штучної нейронної мережі, практичний метод використання певної архітектури моделі для розпізнавання зображень, емпіричний метод встановлення оптимальних значень основних гіперпараметрів навчання згорткової нейронної мережі. Запропоновано алгоритм реалізації глибокої згорткової нейронної мережі, обгрунтовано вибір навчальної множини, що відповідає критерію достатньої репрезентативності, теоретично і практично обгрунтовано підбір оптимальних гіперпараметрів навчання мережі за критерієм якості експлуатації моделі. Практична значимість виконаної роботи полягає в поліпшенні якості навчання глибоких згорткових нейронних мереж, розробці методики побудови програмної моделі системи розпізнавання зображень з використанням бібліотеки Keras для мови програмування Python 3, яка демонструє процес навчання і розпізнавання, а також дозволяє виконувати дослідження роботи згорткової нейронної мережі. Розроблено структуру штучної згорткової нейромережі, запропоновано методику побудови моделі вхідних даних та поетапної реалізації каскадів прихованих шарів мережі, алгоритм її навчання, обгрунтовано вибір навчальної вибірки. Запропоновано програмну модель згорткової нейронної мережі розпізнавання зображень на основі методів бібліотеки Keras, реалізованою мовою програмування Python 3, яка дозволила емпірично визначити основні оптимальні параметри навчання моделі такі як швидкість навчання, кількісті шарів у мережі і кількості нейронів у прихованому шарі.

Мета роботи - розробити апаратно-програмний комплекс контролю стану стічних вод, розглянути основні антропогенні джерела забруднення водного середовища, ознайомитись з критеріями забруднення водойм, проаналізувати методи визначення рівня забрудненості за відповідними критеріями, визначити склад води за такими параметрами: температура, мутність, рівень кислотності. Створити спеціальне програмне забезпечення по відстеженню фактичних значень критеріїв виміру забруднення стічних вод, побудові графічних зображень та збереженню показів від датчиків якості стічних вод. Мутність - властивість води, обумовлена наявністю нерозчинних речовин органічного та неорганічного походження. Причиною є мулисті частки, кремнієва кислота, гідроокиси заліза та алюмінію, органічні колоїди, мікроорганізми та планктон. Рівень мутності визначається методом турбідиметрії. Рівень кислотності визначається методом виміру напруги між двома електродами, опущеними в розчин. Визначення температури води відбувається шляхом занурення термометра у воду, при цьому вона не повинна освітлюватися сонцем. Використані загальнонаукові методи теоретичного дослідження: аналіз складу стічних вод, синтез отриманих даних, моделювання процесу визначення рівня забрудненості води, узагальнення; методи емпіричного дослідження: вивчення досвіду в області поставленого завдання, тестування отриманої моделі; методи об'єктно-орієнтованого проектування та програмування. Визначено фізичні показники забрудненості стічних вод, а саме: ступінь мутності, кольоровості та рівень кислотності. Запропоновано підходи до вирішення проблеми контролю якості стічних вод на основі апаратно-програмного комплексу контролю якості стічних вод. Практична значимість виконаної роботи полягає у визначенні фізичних показників забрудненості стічних вод та вирішенні проблеми забруднення водойм за рахунок завчасного попередження виникнення надзвичайних ситуацій. Вимірювальна станція є системою раннього виявлення забруднень. Апаратно-програмний комплекс має широке коло застосування, починаючи з промислових стічних вод, і, закінчуючи питною водою. Розроблено апаратно-вимірювальний комплекс контролю фізичних показників стічних вод, відстеження, зберігання інформації фізичних показників складу стічних вод та побудови графічних зображень на основі фізичних показників якості стічних вод.

Мета роботи - розробити платформу побудови, навчання та дослідження моделей штучного інтелекту, яка надає розробнику або аналітику даних можливість швидко створювати, навчати і розгортати моделі машинного навчання. Розроблювальне середовище має повністю охоплювати процес машинного навчання, починаючи з етапу підготовки і аналізу даних, вибір алгоритму, навчання алгоритму, адаптацію та оптимізацію для розгортання моделі, складання прогнозів, закінчуючи збереженням і використанням готової моделі. Розроблювальна платформа має задовольняти вимогам використовувати переваги технології штучного інтелекту як користувачам з глибокими знаннями у досліджуваній області, так і користувачам з незначним досвідом у сфері проектування моделей машинного навчання; використовуватися в процесі навчання дисциплін, присвячених вивченню методів штучного інтелекту, у закладах вищої освіти. Для вирішення поставлених завдань використовувалися наступні методи: загальнонаукові методи теоретичного дослідження: аналіз, синтез, формалізація, моделювання, узагальнення; методи емпіричного дослідження: вивчення досвіду в області поставленого завдання, тестування отриманої моделі; методи об'єктно-орієнтованого проектування та програмування. Розглянуті спеціальні методи машинного навчання, такі як лінійна регресія, методи боротьби з перенавчанням моделей - регулярізація і кореляційний аналіз. Розроблено ІКТ засіб для побудови, навчання та дослідження моделей штучного інтелекту, методичні рекомендації щодо його використання в процесі викладання дисциплін присвячених вивченню штучного інтелекту у фаховій підготовці студентів закладів вищої освіти. Практична значимість виконаної роботи полягає в можливості використання навчального середовища AI Platform в процесі навчання дисциплін, присвячених вивченню методів штучного інтелекту і машинного навчання на етапі практичного застосування основних методів цієї галузі. Розроблено середовище AI Platform, яке дає можливість будувати, навчати та досліджувати методи і моделі штучного інтелекту, розроблено рекомендації щодо використання середовища у фаховій підготовці студентів закладів вищої освіти.