Кафедра "Програмна інженерія та інтелектуальні технології управління ім. А. В. Дабагяна"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/1665

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

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 10 з 112

Methodical recommendations for the structure and content of Master's theses
(National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", 2024) Kopp, A. M. ; Moskalenko, V. V.; Cherednichenko, О. U.; Litvinova, U. S.
Methodical recommendations for the structure and content of Bachelor's theses
(National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", 2024) Kopp, A. M.; Moskalenko, V. V.; Cherednichenko, О. U.; Litvinova, U. S.
The methodical recommendations contain a description of the require ments for the mandatory structure and the minimum content of the explanatory notes for Bachelor’s theses of students studying in speciality 122 "Computer Sci ence" on the study programme "Computer Science and Intelligent Systems".
Методичні вказівки до виконання лабораторної роботи за темою "Обробка багатовимірних даних із використанням Microsoft Excel та надбудови Power Pivot"
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Орловський, Дмитро Леонідович; Копп, Андрій Михайлович
Методичні вказівки до виконання лабораторної роботи за темою "Створення сховища даних засобами СУБД Microsoft SQL Server"
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Орловський, Дмитро Леонідович; Копп, Андрій Михайлович
Методичні вказівки до виконання лабораторної роботи за темою "Створення операційних приладових панелей засобами Microsoft Power BI"
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Орловський, Дмитро Леонідович; Копп, Андрій Михайлович
Методичні вказівки до виконання лабораторної роботи за темою "Створення оперативної бази даних (OLTP) на прикладі використання СУБД Microsoft SQL Server"
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Орловський, Дмитро Леонідович; Копп, Андрій Михайлович
В методичних вказівках розглянуті основні питання, пов’язані з теоретичним обґрунтуванням та безпосереднім виконанням лабораторної роботи.
Методичні вказівки до виконання лабораторної роботи за темою "Аналітична обробка оперативних даних засобами мови SQL у середовищі СУБД Microsoft SQL Server"
(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Орловський, Дмитро Леонідович; Копп, Андрій Михайлович
Сучасні інформаційні системи ґрунтуються на використанні баз даних, в яких накопичується різна інформація. Тому зараз розробляються і значно поширюються методи і засоби роботи з базами даних з метою підвищення ефективності роботи людини у різних галузях діяльності. Ці засоби та методи пов’язані з узагальненням і різними додатковими способами обробки даних. Основні ідеї сучасної інформаційної технології базуються на концепції, згідно з якою дані повинні бути організовані в бази даних з метою адекватного відображення реального світу, що змінюється, і задоволення інформаційних потреб користувачів. Ці бази даних створюються і функціонують під управлінням спеціальних програмних комплексів, які називають системами управління базами даних (СУБД).
Using machine learning to assess the compliance of business process models with textual descriptions
(Національний авіаційний університет, 2024) Rudskyi, O. V.; Kopp, Andrii Mykhailovych
This 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.
Моделі оцінки та аналізу ефективності бізнес-процесів продуктової компанії
(Національний авіаційний університет, 2024) Чернова, Наталя Леонідівна; Гузь, Остап Богданович; Момотков, Ігор Сергійович; Волкодав, Владислав Юрійович
В 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.
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 Юрійович
Для 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.