Кафедра "Системний аналіз та інформаційно-аналітичні технології"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/7644

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/say

Кафедра "Системний аналіз та інформаційно-аналітичні технології" заснована в 1982 році.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут". Випускники кафедри працюють у провідних ІТ-компаніях: EPAM, CloudWorks, DataArt, MedeAnalytics, NIX Solutions, CodeIT, Ciklum та багатьох інших в Україні та за кордоном.

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 4 доктора технічних наук; 9 кандидатів наук: 8 – технічних , 1 – економічних; 4 співробітника мають звання професора, 9 – доцента.

Переглянути

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 10 з 88

Методичні вказівки до лабораторної роботи "Створення системи розпізнавання зображень на основі регресійного класифікатору"
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Колбасін, Вячеслав Олександрович
Сучасні технології дають можливість відчутно автоматизувати сфери діяльності, які раніше були притаманні виключно людині. Однією з таких сфер є розпізнавання образів, зокрема зображень. Технології розпізнавання знаходять своє місце як для вирішення промислових задач у випадку систем технічного комп’ютерного зору, так і в побутових задачах, таких як оптичне розпізнавання тексту та розпізнавання природньої мови. Більшість новітніх технологій розпізнавання використовують штучні нейронні мережі, за рахунок чого отримують реальний прорив в якості розпізнавання. Але вони є складними та достатньо вимогливими до ресурсів, що відбивається на економічній ефективності систем. Тому класичні алгоритми класифікації і досі знаходять своє використання в багатьох практичних застосунках. Також класичні технології розпізнавання є дуже зручними для того, щоб приділити увагу не стільки самому алгоритму розпізнавання, скільки тому, як система розпізнавання будується, яким обов’язковим елементам системи та етапам її побудови має бути приділена увага. Лабораторна робота «Створення системи розпізнавання зображень на основі регресійного класифікатора» присвячена опануванню стандартних етапів побудови системи розпізнавання двох класів зображень на основі класичного алгоритму класифікації – логістичної регресії. В процесі виконання лабораторної роботи пропонується створити процедуру виділення вектору ознак, виконати навчання моделі та оцінити якість створеної системи розпізнавання. Практичні навички та наробки, отримані в ході виконання лабораторної роботи будуть корисними у подальшому вивченні дисципліни «Розпізнавання образів» та можуть стати при нагоді у подальшій практичній діяльності інженера в ролі інженера машинного навчання або інженера роботи з даними. Мета: отримати практичні навички з побудови та оцінки якості систем розпізнавання образів на прикладі використання методу логістичної регресії для вирішення задачі класифікації у середовищі Jupyter Notebook.
Цифрові горизонти друку
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Азаренков, Володимир Ілліч
Навчальний матеріал підготовлений відповідно до програми навчальної дисципліни "Технології цифрового друку" для студентів спеціальності 186 "Видавництво та поліграфія". Рукопис містить матеріал із процесів і технологій цифрового друку: електрографії, струминного друку, магнітографії та прямого запису тонерного зображення – способів, що набувають практичного застосування в обладнанні цифрового друку.
Технології захисту поліграфічної продукції
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Азаренков, Володимир Ілліч
Навчальний матеріал підготовлений відповідно до програми навчальної дисципліни "Технології захисту поліграфічної продукції" для студентів спеціальності 186 "Видавництво та поліграфія". Рукопис містить загальну характеристику засобів, методів забезпечення захисту та компонентів видавниче-поліграфічної продукції від несанкціонованих доступу, виготовлення та використання.
Основи теорії кольору та кольоровідтворення
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Азаренков, Володимир Ілліч
У рукописі розглянуто основи теорії кольору, синтезу кольорового зображення та кольороподілу, теорії та практики растрування, методи вимірювання та управління кольором, питання стандартизації та якості даних процесів. Викладено теорію та практику сучасних цифрових методів управління кольором у поліграфічній галузі. Коротко описано питання кольорознавства, історії досліджень кольору, психології сприйняття кольору.
Додрукарська обробка інформації. Частина 1. Проєктування книги
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Азаренков, Володимир Ілліч
У навчальному посібнику розглядаються питання створення книжкової продукції, а саме фундаментальних комплексних питань технології проектування книги, а не просто верстки. Фотографи мають давню приказку: зняти і клацнути – не те саме. Перефразовуючи це твердження для поліграфістів, можна сказати: зверстати і спроектувати книгу далеко не одне й те саме. Навчальний посібник призначено широкому колу читачів, які цікавляться питаннями книговидання. Особливо корисним видання буде студентам спеціальності 186 "Видавництво та поліграфія", аспірантам і фахівцям.
Видавнича справа і технічне редагування
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Азаренков, Володимир Ілліч
Навчальний матеріал підготовлений відповідно до програми навчальної дисципліни "Видавнича справа і технічне редагування" для студентів спеціальності 186 "Видавництво та поліграфія". Рукопис містить виклад особливостей роботи коректора; видів та завдань коректур, загальних правил читання коректур; форм та методів роботи редактора над формуванням видання.
Study of the use of artificial intelligence in the tasks of building digital profiles of printing equipment
(Cognum Publishing House, 2024) Azarenkov, Volodymyr Illich; Deineko, Zhanna
Features of transformation of one color model in another on the basis of construction of ICC- profile s are analysed. Bases of profiling of devices of display, input and output of images are stated. Base concepts of the theory of artificial neural networks are described, opportunities of approximation of data by means of such networks are examined. In a practical part of work numerical modelling neural networks for approximation of the data received as a result of measurement of color targets is executed. Influence of parameters of adjustment of networks is experimentally researched at the decision of problems of smoothing of experimental data.
The transformative role of artificial intelligence in modern dentistry
(Perfect Publishing, 2024) Azarenkov, Volodymyr Illich; Pereshyvailova, Iryna; Dіudina, Iryna; Zabolotnyi, Oleksandr
Artificial Intelligence is playing an increasingly important role in the field of dentistry, offering new opportunities to improve diagnosis, optimize treatment planning, and enhance procedure execution. Artificial Intelligence also improves methods for manufacturing prosthetic devices, thereby enhancing the quality of patient care and treatment outcomes.
Effective approaches to resource management in 3D games on unity
(BoScience Publisher, 2024) Kiiko, Maksym; Azarenkov, Volodymyr Illich
This paper presents research on effective methods for managing 3D resources in the Unity game engine to reduce memory usage and improve game performance. By optimizing 3D models, textures, audio, and code through techniques such as simplifying geometry, compressing assets, and efficient memory management, developers can enhance performance, especially on resource-constrained platforms like mobile devices and virtual reality applications. Practical examples, including the use of Unity's profiling and optimization tools, demonstrate how these methods contribute to creating high-quality, efficient games that meet modern players' expectations.
Методичні вказівки до лабораторних робіт за курсом "Управління кольором". Частина 1. Профілювання пристроїв
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2023) Азаренков, Володимир Ілліч
На кожному етапі виробництва вихідні дані одного процесу стають вхідними даними наступного. При кожному подібному обміні колір потрапляє в новий кольоровий простір – з фотографічної плівки на RGB-монітор, потім в CMYK-процес для виводу на кольоропробному пристрої і на друкарській машині. При цьому результат кожного такого етапу оцінюється різними людьми і в різних умовах перегляду. Використовуючи метод наскрізного калібрування виробничого процесу, де кожен задіяний пристрій має свою таблицю кольорових описів (ICC-профіль), якою керують система ColorSync і ICM (Image Color Matching) на платформах Apple Macintosh і РС відповідно, ми можемо отримувати на стадії обробки зображення максимально наближене до кінцевого друкарського відбитку. Створені профілі “підключаються” до програм обробки векторної або растрової графіки (Illustrator, Photoshop, InDesign, FreeHand, CoreDraw, і т. д.).