Кафедра "Програмна інженерія та інтелектуальні технології управління ім. А. В. Дабагяна"
Постійне посилання зібрання
Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/asu
Від січня 2022 року кафедра має назву "Програмна інженерія та інтелектуальні технології управління ім. А. В. ДАБАГЯНА" (тоді ж, у січні 2022 року в окремий підрозділ виділилася кафедра "Інформаційні системи та технології"), попередні назви – "Програмна інженерія та інформаційні технології управління" (від 2015), "Автоматизовані системи управління" (від 1977); первісна назва – кафедра автоматичного управління рухом.
Кафедра автоматичного управління рухом заснована в 1964 році задля підготовки інженерів-дослідників у галузі автоматичного управління рухом з ініціативи професора Харківського політехнічного інституту Арега Вагаршаковича Дабагяна та генерального конструктора КБ "Електроприладобудування" Володимира Григоровича Сергєєва.
Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут".
У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 4 доктора технічних наук; 24 кандидата наук: 22 – технічних, 1 – фізико-математичних, 1 – економічних, 1 – доктор філософії; 3 співробітників мають звання професора, 19 – доцента, 1 – старшого наукового співробітника.
Переглянути
Нові надходження
Документ Information and psychological operations as one of the types of threats to information security of Ukraine(Національний авіаційний університет, 2024) Yakovenko, K. V.; Zviertsev, H. A.The paper examines the main types of information and psychological operations (fake news , disinformation, exaggeration or understatement of information, bot cyberattacks, propaganda) and analyzes their potential harm to Ukraine's information security.Документ Using machine learning to assess the compliance of business process models with textual descriptions(Національний авіаційний університет, 2024) Rudskyi, O. V.; Kopp, Andrii MykhailovychThis article discusses the problem of comparing business process models with their textual descriptions. This article employs a Systematic Literature Review (SLR) methodology to explore methods for comparing textual descriptions with business process models, aiming to enhance accuracy, identify discrepancies, and foster a common understanding among stakeholders.Документ Моделі оцінки та аналізу ефективності бізнес-процесів продуктової компанії(Національний авіаційний університет, 2024) Чернова, Наталя Леонідівна; Гузь, Остап Богданович; Момотков, Ігор Сергійович; Волкодав, Владислав ЮрійовичВ роботі запропоновано алгоритм оцінки та аналізу ефективності бізнес-процесів продуктової компанії, який містить наступні основні етапи: оцінка кількісних параметрів бізнес-процесу; побудова моделі залежності результатів бізнес-процесу від ресурсних показників; оцінка показників ефективності управління бізнес-процесом; оцінка синергетичного ефекту від реалізації дочірніх бізнес-процесів. Алгоритм апробовано на вихідних даних продуктової компанії на прикладі групи базових бізнес-процесів, для кожного з яких визначено ієрархію дочірніх процесів. Запропонований алгоритм є досить універсальним та може використовуватися як складова частина системи стратегічного управління продуктової компанії.Документ Development of a software component for the formation of references lists in the preparation of methodical documentation of the department(Народна українська академія, 2023) Dvukhhlavov, D. E.; Iiulskyi, M. R.Документ Aggregation of attendance data for classes conducting online using Microsoft Teams(Народна українська академія, 2023) Lavrenko, S. A.; Dvukhhlavova, A. S.Документ Формалізоване представлення інформації про оснащення комп'ютерних класів(Scientific Publishing Center "Sci-conf.com.ua", 2022) Двухглавов, Дмитро Едуардович; Двухглавова, Альона СергіївнаДокумент Оцінка ефективності автоматизації підготовки витягів з навчального навантаження викладачів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Корховий, Дмитро Сергійович; Двухглавова, Альона СергіївнаДокумент Розробка пропозицій щодо контролю вводу даних до баз даних у веб-застосунках(Scientific Publishing Center "Sci-conf.com.ua", 2022) Двухглавов, Дмитро Едуардович; Двухглавова, Альона СергіївнаДокумент Обгрунтування вимог до сумісності програмних компонентів систем автоматизації діяльності вищих навчальних закладів(Scientific Publishing Center "Sci-conf.com.ua", 2022) Двухглавов, Дмитро Едуардович; Двухглавова, Альона Сергіївна; Корховий, Дмитро СергійовичДокумент Алгоритм порівняльного аналізу просторово-часових характеристик криптовалютних активів(Науково-дослідний центр індустріальних проблем розвитку НАН України, 2023) Чернова, Наталя Леонідівна; Сергієнко, Олена Андріанівна; Волкодав, Владислав ЮрійовичДля сучасного етапу розвитку криптовалютного ринку характерними є низка структурних властивостей та трансформацій, що спричиняють підвищений інтерес до криптовалюти як засобу розрахунків. Зазначений варіант здійснення платежів дозволяє прискорити швидкість операцій з переказу коштів, потребує суттєво нижчих комісійних винагород, не прив’язаний до часових інтервалів, ефективно вирішує проблему розрахунків з закордонними партнерами у будь-яких валютах і долає інфляційний ризик. Наявність вказаних переваг обумовлює актуальність вивчення криптовалютного ринку з метою визначення перспектив удосконалення сучасної практики безготівкових електронних платежів в Україні, що, своєю чергою, сприятиме підвищенню рівня конкурентоспроможності вітчизняних підприємств. Метою роботи є побудова та практична реалізація алгоритму порівняльного аналізу просторово-часових характеристик криптовалютних активів, застосування якого дозволить здійснювати обґрунтований вибір криптовалюти як безготівкового засобу розрахунків. Зазначений алгоритм містить такі основні кроки: аналіз сучасного стану та основних тенденцій розвитку криптовалютного ринку; визначення множини базових характеристик, за допомогою яких можливо здійснити опис криптовалюти як об’єкта у багатовимірному статистичному просторі; класифікація криптовалютних активів; розробка рекомендацій щодо остаточного вибору криптовалюти як засобу безготівкових розрахунків. Порівняльний аналіз криптовалют здійснюється за показниками ризику, дохідності та ринкової капіталізації. Класифікація та упорядкування об’єктів у багатовимірному просторі ознак здійснено за допомогою алгоритмів кластерного аналізу. Попередньо проаналізовано структуру системи об’єктів-криптовалют у багатовимірному просторі за допомогою агломеративних методів, далі прийнято обґрунтоване рішення щодо оптимальної кількості кластерів та застосований ітеративний алгоритм кластеризації. Отримано розбиття об’єктів-криптовалют за чотири послідовних періоди, досліджено стабільність складу та структури отриманих груп у динаміці. В результаті виявлено групи, чиї характеристики є прийнятними з точки зору кінцевої мети дослідження. В рамках зазначених груп визначено криптовалюти, що можуть бути використані для здійснення безготівкових розрахунків.Документ Методичні вказівки до лабораторних занять з курсу "Теорія прийняття рішень"(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Годлевський, Михайло Дмитрович; Воловщиков, Валерій Юрійович; Козуля, Марія МихайлівнаМетою лабораторного практикуму є закріплення студентами теоретичних знань і набуття практичних навичок до розв’язання задач багатокритеріальної оптимізації. У загальному випадку формально задача багатокритеріальної оптимізації, ключовою особливістю якої є суперечливість множини функцій мети (критеріїв). До пошуку ефективних альтернатив застосовуються методи, які належать до особливого класу методів, що забезпечують розв’язання саме задач багатокритеріальної оптимізації. У лабораторному практикумі наводяться теоретичні основи підходів до розв’язання задач багатокритеріальної оптимізації, приклади їхнього використання, контрольні завдання та посилання на літературу, що рекомендується.Документ Handwriting Recognition Methods and Approaches(2020) Bodnia, Yevhen; Kozulia, MariiaThe paper analyzes the existing methods and approaches for character recognition. The subject area and its problems are considered. The best method for solving the handwriting recognition task is the convolutional neural network method. Features of software implementation of convolutional neural network, implementation of data storage model for training are considered.Документ Using Internet News Flows as Marketing Data Component(2020) Orekhov, Sergey; Malyhon, Henadii; Liutenko, Irina; Goncharenko, TetianaThe theoretical research of Internet news representation as a marketing data component concerning price strategies in polymer market was provided. The research includes some intermediate tasks. Firstly, the classification of marketing objects in news stream was prepared. Secondly, each object (event) was described with ontology including necessary keywords and using syntactic model based on formal grammar. As a result, the models of the following events were developed: competitors, offer, production level, geography, import, world prices, export and others. Finally, the solution (algorithm) was proposed to implement the study. The efficiency of the approach was proved by successful performance of real projects in the polymer market in Ukraine.Документ Грін-комп'ютінг. Частина 1(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Козуля, Тетяна Володимирівна; Козуля, Марія МихайлівнаУ першій частині лабораторного практикуму з дисципліни «Грін комп’ютінг» надані матеріали 3-х варіантів лабораторних роботі, що відносяться до першого модулю курсу «Green computing». Ця частина комп’ютерного практикум присвячена питанням з основ екології, системної екології, екології навколишнього середовища, екологічного інформаційного суспільства. У роботі відзначені теоретичні аспекти, методичне забезпечення та самостійні завдання для комп’ютерного виконання лабораторного практикуму відповідно до наданих тем дисципліни з урахуванням ймовірних об’єктів екологічних досліджень. Призначено для студентів, викладачів і користувачів, які вивчають основи екології, зелених інформаційних технологій і зеленого програмного забезпечення (практика інформаційно-програмного забезпечення Green computing) для практичного застосування при створенні додатків для розв’язку задач у різних галузях науково-практичних досліджень.Документ Грін-комп'ютінг. Частина 1(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Козуля, Тетяна Володимирівна; Козуля, Марія МихайлівнаУ першій частині лабораторного практикуму з дисципліни «Грін комп’ютінг» надані матеріали 3-х варіантів лабораторних роботі, що відносяться до першого модулю курсу «Green computing (дисципліна загальної підготовки)». Ця частина комп’ютерного практикум має завдання, що стосуються тем з основ екології, системної екології, екології навколишнього середовища, екологічного інформаційного суспільства. У практикуму відзначені теоретичні аспекти, методичне забезпечення та самостійні завдання для комп’ютерного виконання лабораторної роботи відповідно до наданих тем першого модулю за обраним студентом об’єктом дослідження. Призначено для студентів, викладачів і користувачів, які вивчають основи екології, зелених інформаційних технологій і зеленого програмного забезпечення (практика інформаційно-програмного забезпечення Green computing) для практичного застосування при створенні додатків для розв’язку задач у різних галузях науково-практичних досліджень.Документ Початок роботи з Python і робота з даними. Частина 2. Робота з Python: функції, класи, вбудовані модулі(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Козуля, Марія Михайлівна; Козуля, Тетяна ВолодимирівнаУ другій частині лабораторного практикуму з дисципліни «Основи програмування Python» надані матеріали до практичного виконання задач з тем, що стосуються вивчення функцій, класів, вбудованих модулів Python. Практикум містить 3 лабораторні роботи з поясненням понятійно-термінологічного апарату щодо інструментарію використання функцій, класів і модулів у програмах збудованих на Python. Наведено багато прикладів, які ілюструють реалізацію конкретних завдань. Призначено для студентів, викладачів і користувачів, які вивчають основи програмування Python для практичного застосування при створенні додатків для розв’язку задач у галузях науково-практичних досліджень. Рекомендовано для самостійної роботи для практичних завдань з дисципліни «Green computing» для спеціальності 101 «Екологія».Документ Грін-комп'ютінг. Частина 2. Зелені проекти. Зелений комп'ютер "Green computing": стандарти енергоефективності, зелені обчислення(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Козуля, Тетяна ВолодимирівнаДруга частина лабораторного практикуму з дисципліни «Грін комп’ютінг» присвячена безпосередньо питанням теорії і практики екологічної якості та безпеки стану ІТ-технологій як виду економічної діяльності, що створює продукт – програмне забезпечення та надає послуги. Надані матеріали варіантів розрахункових завдань з комп’ютерної обробки даних, що відносяться до модулю курсу «Green computing» – практика запровадження зеленого (green) інформаційного і програмного забезпечення при роботі дата центрів, відділів ІТ компаній, ПК безпосередньо як екосистем відповідно до вимог стандартів IFG Standard; IEEE 1680 – енергоефективності – ErP (Energy-related Products) и EuP (Energy Using Product); застосування зелених обчислювань, Energy Efficient Ethernet (IEEE 802.3az). Призначено для студентів, викладачів і спеціалістів з екологічних знань в інформаційній сфері, зелених інформаційних технологій і зеленого програмного забезпечення (практика Green computing) для практичного застосування при розв’язку задач у різних галузях науково-практичних досліджень.Документ Collection and processing of a Medical Corpus in Ukrainian(2020) Cherednichenko, Olga; Kanishcheva, Olga; Yakovleva, Olena; Arkatov, DenisThe text corpora are the basis of natural language studying. We describe the structure of a Ukrainian-language corpus (UKRMED), which contains a variety of medical text genres (Сlinical protocols, Blogs, and Wikipedia). The paper shows the process of collecting, creating and processing a corpus of medical data in Ukrainian. We represent our own framework for creating a text corpus. The medical domain and text simplification are chosen as corpus directions. The authors gave statistical characteristics of the corpus, an analysis of the morphological parts of speech is provided. Frequency lemmas for this medical corps are analyzed. The UKRMED corpus can be used for solving the task of natural language simplification.Документ An approach to the implementation of a competency-based approach in the learning management system(Національний авіаційний університет, 2023) Kopp, A. M.; Parashchych, Mykyta; Zviertsev, Herman; Motalyhin, Y. Y.; Strelnikova, AnnaThis paper solves the urgent problem of improving the tracking of the process of acquiring competencies by students through the means of analyzing the learning management system data and visualizing the results of the learning process. The object of the study is to track the process of acquiring competencies by students. The subject of the study includes software components for the implementation of a competency-based approach in the learning management system. The purpose of the study is to improve the tracking of the process of acquiring competencies by students by analyzing the data of the Learning Management System (LMS) and visualizing the results of the learning process. Thus, to achieve this goal, we analyzed the technologies for processing learning data from LMS, analyzed the features of modeling the learning process based on Petri nets and BPMN (Business Process Model and Notation), determined a data structure, and proposed an algorithm for building a model and visualizing the learning process data. The developed software components allow processing of learning process data from LMS, building models and visualizations of learning process data, saving the results to data warehouses, depicting the learning process model, and visualizing learning process data for further analytical processing.Документ Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт "Алгоритми і структури даних"(2023) Ягуп, Катерина ВалеріївнаЕфективне вирішення задач по програмуванню зумовлене не тільки вдалим алгоритмом вирішення, але і правильним вибором структури даних, що дозволить реалізувати основні операції алгоритму: додаток, видалення та пошук елементів, послідовність їх обробки. Алгоритм і структура даних нерозривно пов’язані між собою, адже рішення про структурування даних не можна прийняти без знання алгоритмів, що будуть застосовуватися, і навпаки, вибір алгоритму суттєво залежить від структури даних. Методичні вказівки по лабораторним роботам розглядають такі теми: стек та черга і їх програмна організація, динамічне програмування, жадібні алгоритми, алгоритми для формування прсевдовипадкових чисел, основні методи сортування, а саме сортування бульбашкою, сортування вибором, сортування вставками, швидке сортування, сортування Шелла, сортування злиттям, сортування купою. Для всіх робіт складені докладні інструкції, щодо програмної реалізації відповідних алгоритмів і структур даних, надані основні теоретичні відомості та наведені приклади із ілюстраціями. Для виконання лабораторних робіт застосовується мова програмування C++. При виконанні лабораторних робіт необхідно написати відповідну програму із назвами змінних і функцій, які запропоновані в методичних вказівках і скласти звіт. Звіт повинен містити: 1. Опис програми 2. Значення змінних, протягом виконання всієї програми 3. Блок схеми 4. Відповідні пояснення. Також в кінці кожної лабораторної роботи наведені контрольні питання до відповідної теми для закріплення знань студентами.