Search

Дипломна робота: 119 с., 42 рис., 1 додаток, 43 джерел Мета роботи – використати апарат згорткових штучних нейронних мереж для розпізнавання стратегічних технічних об'єктів. Об’єктом дослідження є методи та моделі розпізнавання об’єктів. Пpедметом досліджень є системи розпізнавання стратегічних технічних об’єктів на основі глибоких згорткових нейронних мереж. Актуальність даного методу випливає із стратегічної важливості швидкого та точного розпізнавання, обробки та аналізу візуальної інформації із камер дронів, наземної техніки та об’єктів та інших джерел. Така інформація може бути життєво важливою як у військовій, так і у цивільній сферах, наприклад для журналістики, своєчасного попередження мирних громадян про небезпеку та їх захисту. У даній роботі запропонована модель для розпізнавання стратегічних технічних об'єктів на основі глибоких згорткових нейронних мереж, орієнтована на використання на БПЛА різних класів та за умов значно обмежених обчислювальних ресурсів. Thesis: 119 p., 42 fig., 1 appendice, 43 sources The purpose of this work is to use the apparatus of convolutional artificial neural networks for recognition of strategic technical objects. The object of research is methods and models of object recognition. The subject of research is recognition systems of strategic technical objects based on deep convolutional neural networks. The relevance of this method stems from the strategic importance of rapid and accurate recognition, processing and analysis of visual information from drone cameras, ground vehicles and objects and other sources. Such information can be vital in both the military and civilian areas, such as journalism, the timely warning of civilians of danger and their protection. In this thesis, a model for recognizing strategic technical objects based on deep convolutional neural networks is proposed, aimed at use on UAVs of various classes and under conditions of significantly limited computing resources.

Магістерська дисертація: 110 с., 29 рис., 41 табл., 21 джерел. Об’єктом дослідження є інформаційна система підтримки прийняття рішень для бізнесу обслуговування.. Предметом дослідження є методи та засоби управління бізнесом обслуговування. Мета дослідження – проведення аналізу процесів бізнесу обслуговування та розробка програмного забезпечення для підвищення ефективності рішень щодо збільшення продажів. Результат роботи: розроблено та реалізовано системупідтримки прийняття рішень для бізнесу обслуговування, що дозволяє оцінити попит на обраний товар за обраний період часу. Новизна роботи: розроблена система підтримки прийняття рішень, для прогнозування продаж бізнесу обслуговування за допомогою штучного інтелекту. є помічников в процесі керування закладом обслуговування. Система орієнтована на користувача, що, в перше, має дослід з інтелектуальним аналізом даних. Master’s Thesis 110 pp., 29 Fig., 41 tables, 21 sources. The object of research is an information system of decision support for business services. The subject of research is methods and tools for managing the service business. The purpose of the study is to analyze the processes of the service business and develop software to improve the effectiveness of decisions to increase sales. The result of the work is developed and implemented a decision support system for a service business, which allows for estimating the demand for the selected product for a selected period of time. The novelty of the work is to develop a decision support system for forecasting sales of service businesses using artificial intelligence. The system is user-oriented, which, first of all, has experience with intelligent data analysis.

Магістерська дисертація: 78 с., 19 рис., 32 табл., 37 джерел. Об’єкт дослідження – Методи та моделі ШІ. Предмет дослідження – Системи розпізнавання фейкових новин на основі методів штучного інтелекту. Мета роботи – дослідити та зробити власну модель розпізнавання фейкової інформації, зробити аналіз з найсучаснішими суміжними роботами, що показали найкращий результат. У минулому для виявлення фейкових новин здебільшого використовували класифікаційні та регресійні моделі, в яких вхідними даними були або зміст статті, або шляхи поширення чуток. Однак у цій роботі представлено модель глибокої нейронної мережі на основі двонаправленої довготривалої короткочасної пам'яті (LSTM). Дана робота має неабияку актуальність в сьогодення, а саме у військовий час, коли кожен може отримувати величезну кількість інформації з соціальних мереж, але не кожен вміє її правильно аналізувати чи сприйняти, що може створювати негативні настрої в суспільстві. Проте використовуючи відповідну розробку, наприклад як телеграм бот чи додаток в браузері користувач може побачити певну інформацію як потенційно недостовірну, хоча вона і матиме гучні заголовки. Master’s thesis explanatory note: 78 p., 19 fig., 32 tables, 37 sources. Object of research - Methods and models of AI. Subject of research - The systems of recognition of fake news are on the basis of methods of artificial intelligence. The purpose of the work is to investigate and make our own model for recognizing fake information, to make an analysis with the most modern related works that have shown the best result. In the past, fake news detection mostly used classification and regression models, in which the input data was either the content of the article or the path of the rumor. However, this paper presents a deep neural network model based on bidirectional long short-term memory (LSTM). This work is of great relevance today, namely in wartime, when everyone can receive a huge amount of information from social networks, but not everyone knows how to analyze or perceive it correctly, which can create negative sentiments in society. However, using the appropriate development, such as a Telegram bot or a browser application, the user can see certain information as potentially unreliable, although it will have loud headlines.

Магістерська дисертація: 65 с., 9 рис., 6 джерел. В роботі досліджується проблема прогнозування демографічної ситуації, а також генетичний алгоритм, за допомогою якого відбувається побудова прогнозів процесів такого типу. В дисертації проводиться огляд методів прогнозування демографічних процесів. Також описано і продемонстровано застосування обраного метода прогнозування та проведено аналіз результатів. В межах магістерської дисертації було розроблено комп’ютерну програму для побудови короткострокових прогнозів. Дана система дозволяє завантажувати, таблично відображати дані, і таблично відображати результати. Master’s thesis: 65 p., 9 fig., 6 sources. The work investigates the problem of forecasting the demographic situation, as well as the genetic algorithm, which is used to build forecasts of processes of this type. The thesis reviews the methods of forecasting demographic processes. It also describes and demonstrates the application of the selected forecasting method and analyzes the results. As part of the master's thesis, a computer program for short-term forecasts was developed. This system allows downloading, tabular display of data and tabular display of results.

Магістерська дисертація: 71 с., 26 табл., 22 рис., 13 джерел, 1 додаток. Об’єктом дослідження є задача визначення раси людини по фото. Предмет дослідження – авторегресійні моделі, рекурентна нейронна мережа довгої короткострокової пам’яті та нейронна мережа, побудована на механізмі уваги, моделі штучного інтелекту. Мета дослідження полягає у аналізі фото данних, підборі моделей для прогнозування, реалізації методів прогнозування на основі механізмів штучного інтелекту та вибір найкращого методу. Як результат дослідження було запропоновано та розроблено модель прогнозування даних, що використовує механізми штучного інтелекту, як авторегресійні моделі, нейронні мережі довгої короткострокової пам'яті та модель на основі механізму уваги. Проведено порівняння побудованих моделей та вибрано найкращу за метриками Loss та f1. Результат даної роботи можна застосувати при вирішенні подібних задач короткострокового прогнозування нестаціонарних часових рядів. Master’s thesis: 71 p., 26 tab., 22 fig., 13 references, 1 appendix. The object of the study is the task of determining the race of a person from a photo. The subject of research is autoregressive models, a recurrent neural network of long short-term memory and a neural network built on the mechanism of attention, a model of artificial intelligence. The purpose of the research is to analyze photo data, select models for forecasting, implement forecasting methods based on artificial intelligence mechanisms, and choose the best method. As a result of the research, a data forecasting model using artificial intelligence mechanisms such as autoregressive models, long-short-term memory neural networks, and a model based on the attention mechanism was proposed and developed. The built models were compared and the best one was selected according to the Loss and f1 metrics. The result of this work can be applied in solving similar problems of short- term forecasting of non-stationary time series.

Дипломна робота: 104 с., 52 рис., 17 табл., 1 додаток, 13 джерел. Актуальність теми – в різних галузях постійно трапляються ситуації, коли необхідно прийняти рішення, яке буде оптимальним. Об’єкт дослідження – алгоритм знаходження оптимальних розв’язків на прикладі різних задач. Мета роботи – розглянути декілька прикладів задач з різних галузей, в яких необхідно знайти оптимальні розв’язки. Методи дослідження – знаходження оптимального розв’язку в різних задачах за допомогою надбудови «Поиск решения» в Microsoft Excel. У цій роботі представлені деякі математичні поняття(прямокутна гра, сідлова точка, оптимальна стратегія тощо) для обчислення оптимальних розв’язків в різних практичних задачах. За допомогою спеціальної надбудови «Поиск решения» в Microsoft Excel було знайдено оптимальні розв’язки для декількох практичних задач. Diploma work: 104 pages, 52 figures, 17 tables, 1 appendice, 13 sources. Relevance of the topic - in different areas there are always situations when it is necessary to make a decision that will be optimal. The object of research is an algorithm for finding optimal solutions on the example of different problems. The aim of the work is to consider several examples of problems from different fields in which it is necessary to find optimal solutions. Research methods - finding the optimal solution to various problems using the Solver Add-in in Microsoft Excel. This paper presents some mathematical concepts (rectangular game, saddle point, optimal strategy, etc.) for calculating optimal solutions in various practical problems. With the help of a special Solver add-in in Microsoft Excel, optimal solutions were found for several practical problems.

Магістерська дисертація: 112 с., 41 рис., 23 табл., 19 джерел. Об’єктом дослідження є агроринок. Предметом дослідження є різноманітні хвороби коренеплідної рослини маніоки, методи машинного навчання. Мета дослідження – дослідити існуючі реалізації технологій розпізнавання хвороб за допомогою зображення та розробити систему підтримки, яка буде базуватись на методах машинного навчання. Результат роботи: розроблено та реалізовано систему, що дозволяє оцінити майбутній стан урожаю за поточним виглядом рослини. Новизна роботи: розроблена система надає оцінку стану коренеплідної рослини і вказує на можливі розвитки хвороби. Master’s Thesis 112 pp., 41 Fig., 23 tables, 19 sources. The object of research is the agricultural market. The subject of research is various diseases of the cassava root plant, machine learning methods. The purpose of the study is to investigate the existing implementations of disease detection technologies using images and to develop a support system that will be based on machine learning methods. The result of work: developed and implemented a system that allows you to assess the future state of the crop according to the current type of plant. The novelty of the work: the developed system provides an assessment of the condition of the root plant and indicates the possible development of the disease.

Магістерська дисертація: 91 с., 46 рис., 18 табл., 1 додаток, 11 джерел. Об’єктом дослідження є кредиторна компанія, представлена у вигляді часових рядів на основі статистичних даних стосовно їхньої динаміки. Предметом дослідження є ймовірнісно-статистичні методи та машинне навчання для моделювання і прогнозування кредитоспроможності юридичних осіб, а також методи пошуку найкращої архітектури моделі машинного навчання і відповідно її найкращих гіперпараметрів. Метою дослідження є аналіз характеру поведінки клієнтів на основі часових рядів та прогнозування за допомогою машинного навчання, а також отримання алгоритму відбору архітектури машинного навчання та ї гіперпараметрів для задачі регресії кредитоспроможності клієнта. Новизною є отримана модель машинного навчання. Master's dissertation: 91 p., 46 figs., 18 table, 1 appendix, 11 sources. The object of the study is a credit company, presented in the form of time series based on statistics on their dynamics. The subject of research is probabilistic-statistical methods and machine learning for modeling and forecasting the creditworthiness of legal entities, as well as methods for finding the best architecture of the machine learning model and, accordingly, its best hyperparameters. The aim of the study is to analyze the nature of customer behavior based on time series and forecasting with machine learning, as well as to obtain an algorithm for selecting machine learning architecture and its hyperparameters to regress the client's creditworthiness. The novelty is the obtained model of machine learning.

Дипломна робота: 93с., 8 табл., 34 рис., 2 додатки, 14 джерел Мета роботи – використати апарат штучних нейронних мереж для прогнозування результатів виборів. Пpедметом досліджень є штучні нейронні мережі прямого поширення. Актуальність даного методу випливає із важливості та впливу результатів виборів на світову економіку та важливості попереднього передбачення результатів виборів для бізнесу, пересічних громадян та політиків, а також складності прогнозування результатів виборів на основі багатьох факторів класичними методами. В результаті виконання цієї роботи було отримано нейронну мережу прямого поширення у вигляді багатошарового перцептрона з трьома прихованими шарами для прогнозування результатів виборів. Було проведено попередню обробку вихідних даних та спрогнозовано результати виборів в Сполучених Штатах Америки по округах. Для покращення результатів варто використовувати достатньо великі вибірки та найбільш інформативні фактори впливу на вихідну змінну. Thesis: 93p., 8 tabl., 34 fig., 2 appendices, 14 sources . The purpose of the work is to use the apparatus of artificial neural networks to predict the election results. The subject of research is artificial feed-forward neural networks. The relevance of this method stems from the importance and impact of election results on the world economy and the importance of predicting election results for business, ordinary citizens and politicians, as well as the difficulty of predicting election results based on lots of factors with classical methods. As a result of this work, a feed-forward neural network in the form of a multilayer perceptron with two hidden layers was obtained to predict the election results. Preliminary processing of the initial data was carried out and the results of the elections in the United States of America by county were predicted. Sufficiently large samples and factors, that are most influencive on the original variable should be used to improve the results.

Магістерська дисертація: 114 с., 26 рис., 20 табл., 1 додаток, 17 джерел. Дана робота присвячена дослідженню методів інтелектуального аналізу даних в сфері інвестицій в активи побудовані на блокчейн технологіях, а систему підкріплення прийняття рішень у сфері торгівлі на криптовалютних ринках. Об’єктом дослідження дані котирування криптовалютних активів з біржі Binance. Предметом дослідження являються системи прийняття рішень які базуються на сатистичних індикаторах технічного аналізу котирувань, критеріях реакцій інших учасників ринку щодо укладання угод, корирування бірж. Метою дослідження є побудова системи, яка допомагатиме користувачу проводити більш якісний аналіз та створити обгрунтовану пропозиційну систему підкріплення прийняття рішень укладання угод. Актуальність роботи полягає в необхідності розробки такої системи, яка би проводила первинний аналіз, повідомляла про ймовірні точки зміни руху ціни активу, зпрощувала подальший аналіз через візуальний інтерфейс який був би зручним для сприйняття людиною. Результатом роботи являється програма у вигляді веб-застосунку з описаною вище системою підкріплення рішень реалізована як візуальне доповнення до графіку котирувань. Новизною роботи являється розробка нової оригінальної автоматичної системи підтримки прийняття рішень, яка надає ряд переваг стосовно аналізу даних, відносно ручного аналізу даних. Master's degree dissertation: 114 of p., 26 of images., 20 of table., 1 addition, 17 of source. This work is sanctified to research methods of intellectual analysis of the investments given in a sphere in assets built on block-cahin technologies, and system of reinforcement of making decisions in the field of trade on crypto-currencies markets. By a research object these quotations of crypto-currencies assets from the Binance exchange. The article of research are the systems of making decisions that are based on the statistical indicators of technical analysis of quotations, criteria of reactions of other participants of the market in relation to entering into contracts, exchanges quotes . A research aim is a construction of the system, that will help an user to conduct more quality analysis and create a reasonable recommendation system of reinforcement of making decisions of entering into contracts. Actuality of work consists in the necessity of development of such a system, that would conduct a primary analysis, report the changes of motion cost of asset about credible points, facilitate further analysis through a visual interface that would be convenient for perception of a human. Development represents web-application with the system of reinforcement of decisions described higher realized as a visual addition to the chart of quotations. The novelty of work is the development of the new original automatic system of support of making decisions, that gives the row of advantages in relation to the analysis of data, in relation to the hand analysis of data.

Дипломна робота: 97с.; 10 рисунків, 9 таблиць, 37 джерел, 1 додаток. Дана робота присвячена створенню інструменту (програмного продукту) для забезпечення допомоги в прийнятті управлінських рішень в процесі планування рекламного бюджету підприємства або організації. Об’єкт дослідження: процес планування рекламного бюджету компанії. Предмет дослідження: методи та засоби планування і розподілення рекламного бюджету. Мета дослідження: дослідити методи та підходи до планування рекламного бюджету, створення системи підтримки прийняття рішень для ефективного планування рекламного бюджету компанії. У роботі був проведений аналіз існуючих методів та підходів до планування рекламного бюджету та оптимізації його розподілення. Розроблена комп’ютерна реалізація запропонованої моделі та використана для прикладу ефективного розподілення рекламних повідомлень між радіо та телебаченням при заданих умовах та бюджетних обмеженнях. The work consist of: 97p.; 10 wrapfigure, 9 tables, 37 sources, 1 applications. This work is dedicated to development of a program tool (software product) that provides assistance for management decision-making in the process of planning of advertising budget of the company. Object of research: advertising budget of the company. Subject of research: methods of efficient advertising budget planning. The purpose of the study: to research methods and approaches to advertising budget planning and to create a decision support system for effective planning of the company’s advertising budget. Study includes the analysis of existing methods and approaches to advertising budget planning and optimization of its distribution. The computer implementation of the offered model was developed and used to effectively distribute advertising messages between radio and TV under the set conditions and budgetary restrictions.

Дипломна робота містить: 81 с., 6 табл., 16 рис., 2 дод. та 18 джерела. Було досліджено дані з сайту vstup.info за 2016 рік. В якості алгоритмів класифікації було обрано дерева рішень як найоптимальніший та найшвидший. Веб додаток написано за допомогою таких технологій як NodeJs, React.js та Python для моделі класифікації. В цій роботі мені також довелося написати ПО яке в автоматичному режимі збирає дані для навчання та класифікації. Для побудови моделей були використані дерева рішень. Модель для прогнозування була написана у JupyterNotebook для кращої візуалізації. Були розглянуті декілька алгоритмів машинного навчання такі як k-means, LinearRegression, Neural Networks й інші. Дерева рішень показали найкращі результати. Також, щоб отримати високий процент попадань, були використані сучасні методи препроцесінгу датасетів та feature-інжинірингу. Розвивати роботу можна у декількох напрямках. Перший - додавати веб функціонал для оплати преміум версії продукту та покращувати те що вже є. Другий - вирішити проблему “раннього прогнозування”, котру детально розглянуто пізніше. Thesis: 81 p., 6 tabl., 16 fig., 2 adds, 18 references. Data was taken from archive.org from vstup.info page for 2016 year. Solution trees were chosen as the most optimal and fastest as classification algorithms. The web application is written using technologies such as NodeJs, React.js and Python for the classification model. In this work, I also had to write software that automatically collects data for training and classification. Decision trees were used to build the models. The prediction model was written in JupyterNotebook for better visualization. Several machine learning algorithms such as k-means, LinearRegression, Neural Networks and others have been considered. Decision trees showed the best results. Also, in order to get a high percentage of hits, modern methods of dataset preprocessing and feature engineering were used. You can develop the work in several directions. The first is to add web functionality to pay for the premium version of the product and improve what already exists. The second is to solve the problem of "early forecasting", which is discussed in detail later.

Дипломна робота: 118 с., 40 рис., 10 табл., 3 додатки, 26 джерел. Об’єктом дослідження є можливість розпізнавання та передбачення хвороби раку шкіри. Предметом дослідження є аналіз методів та моделей оптимальних варіантів рішення заданої задачі. Мета дослідження: 1) розробка програмного продукту призначеного для автоматизації розрахунків та полегшення аналізу; 2) дослідити існуючі методи для розпізнавання та класифікації конкретних захворювань та застосувати їх до нашої задачі . Теоретичною та методологічною основою дослідження є праці вітчизняних і зарубіжних вчених в галузі штучного інтелекту та математичних апаратів. Результатом дипломної роботи є створення програмного продукту для передбачення хвороби та визначення діагнозу. Програмний продукт реалізовано за допомогою мови програмування Python. Diploma Thesis (Bachelor’s Thesis): 118 p., 40 fig., 10 tabl., 3 annexes, 26 sources. The object of research is the possibility of recognizing and predicting skin cancer. The subject of research is the analysis of methods and models of optimal solutions to a given problem. The aim of the study: 1) development of a software product designed to automate calculations and facilitate analysis; 2) to explore existing methods for the recognition and classification of specific diseases and apply them to our task. The theoretical and methodological basis of the study are the works of domestic and foreign scientists in the field of artificial intelligence and mathematical apparatus. The result of the thesis is the creation of a software product for disease prediction and diagnosis. The software product is implemented using the Python programming language.

Магістерська дисертація виконана на 87 сторінках, містить 17 ілюстрацій, 22 таблиці та 1 додаток. Дисертацію присвячено актуальній темі – системі розпізнавання образів на дорозі. Мета дослідження – використовуючи глибинні нейронні мережі, розробити систему, яка буде розпізнавати дорожні знаки, дорожню розмітку та інші ТЗ. Об’єкт дослідження – глибинні нейронні мережі. Предмет дослідження – застосування глибинних нейронних мереж в задачах розпізнавання образів. Методи дослідження – аналіз глибинних нейронних мереж, експериментальний вибір перної архітектури. Наукова новизна – було розроблено програму, задача якої полягала у розпізнаванні дорожніх знаків, дорожньої розмітки та інших ТЗ. Вдосконалити продукт можливо шляхом створення власного автопілота на базі розробленої програми. Master's thesis performed at 87 pages, contains 17 illustrations, 1 supplement. The thesis is devoted to the actual topic – The system of pattern recognition on the road The aim – is to develop a system that will recognize road signs, road markings and other vehicles using deep neural networks. The object of study – deep neural networks. Purpose of the study – usage of deep neural networks in pattern recognition tasks. Methods – analysis of deep neural networks, experimental choice of the architecture. Scientific novelty – a program was developed, the task of which was to recognize road signs, road markings and other vehicles. It is possible to improve the product by creating your own autopilot based on the developed program.

Магістерська дисертація: 97 с., 45 табл., 14 рис. та 23 джерела. Об’єкт дослідження – український ринок електромобілів. Предметом дослідження є методи прогнозування для фінансового аналізу впровадження електромобілів на ринку України та оцінки впливу на економіку. Мета дипломної роботи - за допомогою використання широкого спектру методів оцінювання провести оцінку впливу імплементації електромобілів на торговельний баланс України, розрахувати витрати кінцевого споживача, що володіє електромобілем, а також оцінити зміну потреби у паливі при різних сценаріях імплементації електромобілів. У роботі проведено аналіз існуючих моделей та методів оцінювання впливу імпементації електромобілів в Україні, моделей та методів прогнозування. В ході виконання дипломної роботи було розроблено допоміжне програмне забезпечення для підрахунку оцінки впливу на торговельний баланс. При виконанні подальших досліджень доцільно використати інші методи прогнозування, та використати більшу кількість параметрів імпорту товарів, що відносяться до автомобілів. Thesis: 97 p., 45 tables, 14 figures and 23 sources. The object of the study the Ukrainian market of electric vehicles. The subject of the study is forecasting methods for financial analysis of the introduction of electric vehicles in the Ukrainian market and assessment of the impact on the economy. The aim of the diploma work is to use the wide range of assessment methods to evaluate the impact of the implementation of electric vehicles on the trade balance of Ukraine, to calculate the costs of the end-user owning the electric vehicle, and to assess the change in the need in fuel with different scenarios of implementation of electric vehicles. The paper analyzes the existing models and methods of assessing the impact of electric vehicles' implementation in Ukraine, models and forecasting methods. In the course of the diploma thesis, auxiliary software was developed to calculate the impact assessment on the trade balance. When performing further research, it is advisable to use other forecasting methods and to use more import parameters for car-related products.

Магістерська дисертація виконана на 66 сторінках, містить 11 ілюстрацій, 25 таблиць. Тема – Криптографічні алгоритми для генерації ключів на основі технології Blockchain. Мета дослідження – Проаналізувавши технологію Blockchain та принципи роботи криптовалюти Bitcoin, поглибленно і всебічно розглянути криптографію як спосіб захисту інвестиційних фінансів для збільшення довіри кінцевого користувача до технології Blockchain. Об’єкт дослідження – технологія Blockchain основуючись на якій створенна більшість із криптовалют. Предмет дослідження – криптографія. Наукова новизна – розробка ПО для генерації біткойн адрес. Продукт підлягає вдосконаленню шляхом прив’язки до будь-якого API(банку, біржи). Master's thesis performed at 66 pages, contains 11 illustrations, 1 supplement. Thesis – Cryptographic Key Generation Alghoritms in case of Blockchain Technology. The aim – using the cryptographic algorithms of the blockchain technology, with. The object of study – blockchain technology, which is base for modern cryptocurrencies. Purpose of the study – modern cryptography. Methods – the concept of creating a crypto currency, the principle of BTC. Scientific novelty – developing software for generating bitcoin addresses Improving project by connecting any API(banks, exchange).

Магістерська дисертація: 106 с; 15 рис.; 33 табл. 2 дод.; 76 джерел. Актуальність теми: Віртуалізація мережевих функцій є однією з найбільш перспективних галузей розвитку корпоративних комп’ютерних мереж через можливість значно знизити капітальні та операційні витрати. Спрогнозовано що к кінцю 2020 року капіталізація ринку віртуальних мережевих функцій складе 15,5 млрд. доларів. Основним невирішеним питанням віртуалізації мережевих функцій є безпека інформації, що і є предметом дослідження даної роботи. Мета та задачі дослідження: Метою даної роботи є покращення стану інформаційної безпеки в галузі віртуалізації мережевої функції, що досягається розробкою системи виявлення вторгнень. Об’єкт досліджень: віртуалізація мережевих функцій. Предмет досліджень: методи виявлення мережевих атак, що можуть бути використані в мережевій інфраструктурі побудованій на основі віртуалізації мережевих функцій. Рішення поставлених завдань та досягнуті результати: У даній роботі було розглянуто концепцію віртуалізації мережевих функцій, проблеми інформаційної безпеки, що є актуальними для даної концепції, проведено аналіз методів виявлення мережевих атак, як одного із способів покращення стану безпеки та побудовано систему розпізнавання вторгнень орієнтовану саме на мережі з віртуалізованими функціями. Наукова новизна: модель векторів атак для віртуалізації мережевих функцій та система розпізнавання вторгнень орієнтована на віртуалізацію мережевих функцій. Практичне значення одержаних результатів: розроблена система може бути використана у мережах нового покоління для захисту від мережевих атак. Masters thesis: 106 p. 15 fіg., 33 tab.;76 sources. Topicality: Network Function Virtualization is one of the most promising enterprise networking field cauuse of its abiliity to reduce capital and operating expenses. It is projected that by the end of 2020, the market capitalization will actually be valueable of 15.5 billion dollars. The main unresolved issues of the virtual network functions are the security that is the subject of study of this work. Purpose: The purpose of this work is to improve security in the field of virtual network function by developing intrusion detection system. Solutіon: In this paper, the concept of network functions virtualization, information security problems that are relevant to this concept and methods of detection of network attacks as one of the ways to improve the state of security were analyzed and, as a result, an intrusion detection system for Network Function Virtualization was developed. Object of research: Network Function Virtualization Research subject: Network attack detection methods that can be used in a network infrastructure built on the virtualization of network functions. Scientific Novelty: An attack vector model for virtualization of network functions and an intrusion detection system focused on virtualization of network functions. The practical meaning of the results obtained: The developed system can be used in next-generation networks to protect against network attacks.

Магістерська дисертація: 136 с., 5 частини, 49 рис., 44 табл., 28 джерел. Об’єкт дослідження: інвестування, страхування та запобігання ризику в умовах стохастичної невизначеності. Предмет дослідження: байєсівські рішення проблем інвестування в умовах стохастичної невизначеності. Мета роботи: розробка методів рішення проблем інвестування в умовах стохастичної невизначеності, а саме менеджменту інвестиційного портфелю, за допомогою байєсівського підходу. В роботі проведений огляд теоретичних основ інвестування, проаналізовано ринок фінансових ресурсів, наведено оцінки інвестиційної якості цінних паперів, методи управління інвестиційним портфелем, а також проаналізовано інвестиційні ризики, наведено способи запобігання ним. Проведено аналіз методу нечітко-множинної оцінки інвестиційного проекту, а також проведена оцінка ризику неефективності проекту на основі нечітких описів та по NPV загального виду. Результати та їх новизна: запропоноване поняття вигоди, на базі якого була побудована загальна функція вигоди, а також розроблено метод рішення проблем інвестування в умовах стохастичної невизначеності за допомогою байєсівського підходу та запропонованої функції вигоди. Master's thesis: 136 pp., 5 parts, 49 figures, 44 tables, 28 sources. Object of research: investment, insurance and risk prevention in conditions of stochastic uncertainty. Subject of research: bayesian solutions to investment problems in conditions of stochastic uncertainty. Objective: development of methods for solving investment problems in conditions of stochastic uncertainty (investment portfolio) with the help of the Bayesian approach This work contains review of the theoretical bases of investment. Financial market was analyzed, estimations of securities investment quality and investment portfolio management methods are given, as well as investment risks were analyzed and the ways to prevent them were given. Method of fuzzy-plural estimation of the investment project was analyzed. The risk of the project inefficiency was estimated with help of fuzzy descriptions and general NPV. Results and their novelty: the concept of benefit is proposed, general benefit function was composed and the method for solving investment problems under stochastic uncertainty with the bayesian approach and proposed function of benefit was developed.

Магістерська дисертація: 96 с., 4 частини, 21рис., 10 табл., 18 джерел. Об’єкт дослідження: фінансовий ринок, ринок акцій, як складова фондового ринку. Предмет дослідження: Методолгоія системної динаміки при моделюванні функціонування ринку акцій Мета роботи: Розробка моделі фондового ринку України, дослідження впливу професійних гравців на формування ціни У роботі було розглянуто теоретичні основи формування фінансового ринку, проаналізовано ринок фінансових ресурсів, наведено структуру фінансового ринку та порівняння міжнародних і українського ринку Проведено аналіз впливу професійних гравців на формування ціни. Обґрунтування доцільності використання системної динаміки для моделювання процесів на фондовому ринку. Було проведено порівняльний аналіз двох моделей ринку акцій Результати та їх новизна: Було запропоновано дві схеми фондового ринку з використанням діаграм причинно-наслідкових зв’язків, на їх основі побудовано імітаційні моделі для дослідження впливу професійних гравців на формування ціни і зміну дохідності. Master's thesis: 96 p., 4 parts, 21 pp., 10 pp., 18 sources. Object of research: financial market, stock market, as a component of the stock market. Subject of research: Methodology of system dynamics in modeling the functioning of the stock market Objective: Development of the stock market model of Ukraine, the study of the influence of professional players on the formation of prices The theoretical foundations of the formation of the financial market were considered, the market of financial resources was analyzed, the structure of the financial market and the comparison of the international and Ukrainian market are presented. The analysis of the influence of professional players on price formation was conducted. Justification of the expediency of using system dynamics for modeling processes in the stock market. A comparative analysis of two stock market models was conducted Results and their novelty: Two stock market schemes were proposed, based on simulation models for the study of the influence of professional traders on the formation of prices and changes in yields.

Магістерська дисертація: 113 с., 3 частини, 26 рис., 44 табл., 20 джерел, 3 додатки. Об’єкт дослідження: фондовий ринок України як складна багаторівнева система. Предмет дослідження: інформаційна ефективність ринку цінних паперів України. Мета роботи: розробка рекомендацій щодо підвищення інформаційної ефективності фондового ринку України. Методи дослідження: моделювання часових рядів (AR, ARMA моделі), регресійний та кореляційний аналіз виконано в середовищі R Studio. Отримані результати: проведено огляд теоретичних принципів ціноутворення на фондовому ринку, а також фінансових і нефінансових факторів, що впливають на формування ринкової ціни акцій. Досліджено особливості функціонування української біржі і виявлено ступінь інформаційної ефективності вітчизняного ринку цінних паперів. Запропоновано створення інформаційного порталу, який дозволив би підвищити рівень інформаційної ефективності фондового ринку України. Наукова новизна: виявлено слабкий ступінь інформаційної ефективності фондового ринку України та запропоновано механізм збору і поширення фінансової і нефінансової інформації, що дозволила б покращити інформаційну ефективність української біржі. Master's thesis: 113 pp., 3 parts, 26 rice, 44 tables, 20 sources, 3 appendixes. Object of research: stock market of Ukraine as a complex multilevel system. Subject of research: information efficiency of the stock market of Ukraine. Purpose: to develop recommendations for raising the information efficiency of the Ukrainian stock market on the basis of a system approach using the tools of prediction of time series and statistical analysis. Research methods: time series simulation (AR, ARMA model), regression and correlation analysis performed in R Studio environment. Results: the paper reviews the theoretical principles of pricing in the stock market, as well as financial and non-financial factors that influence the formation of the market price of shares. The peculiarities of functioning of the Ukrainian stock exchange are investigated and the degree of information efficiency of the domestic securities market is revealed. It is proposed to create an information portal that would increase the level of information efficiency of the Ukrainian stock market. Scientific originality: the weakness of the information efficiency of the Ukrainian stock market was revealed and a mechanism for collecting and disseminating financial and non-financial information was proposed, which would improve the information efficiency of the Ukrainian stock market. STOCK MARKET OF UKRAINE, INFORMATION EFFICIENCY, SECURITIES, HYPOTHESIS OF INFORMATION EFFICIENCY, INDEX OF UKRAINIAN EXCHANGE, UX

Магістерська дисертація: 118 с., 4 частини, 24 рис., 41 табл., 25 джерел. Об’єкт дослідження: фінансовий менеджмент, інвестиційний процес, запобігання ризику в умовах невизначеності. Предмет дослідження: метод нечітких множин, інвестиційний проект, ризик в умовах невизначеності. Мета роботи: розробка рішення для раціонального відбору інвестиційних проектів. В роботі проведений огляд теоретичних основ інвестування, проаналізовано ринок фінансових ресурсів, наведено критерії оцінки інвестиційних проектів,. Були розроблені та обґрунтовані теоретичні та методичні вказівки для оцінки інвестиційних проектів. Проведений аналіз інвестиційного проекту, з застосуванням визначених моделей. Були проведені необхідні розрахунки та оцінені їх результати. Результати та їх новизна: розглянуто послідовні етапи, які є основними складовими комплексного аналізу в процесі прийняття інвестиційних рішень, принципи фундаментального та технічного аналізу фінансових інвестицій, був досліджений інвестиційний проект на ступінь ризику неефективності та запропонований метод коригування ризику у ході інвестиційного процессу. Master's thesis: 118 pp., 4 parts, 24 figures, 41 tables, 25 sources. Object of research: financial management, investment process, risk prevention in conditions of uncertainty. Subject of research: fuzzy set method, investment project, risk under uncertainty. Purpose: to develop a solution for rational selection of investment projects. An overview of the theoretical foundations of investment, an analysis of the market of financial resources, criteria for evaluating investment projects, is given. The theoretical and methodological guidelines for the evaluation of investment projects were developed and substantiated. The analysis of the investment project with the use of certain models has been carried out. The necessary calculations were carried out and their results evaluated. Results and their novelty: the successive stages are considered, which are the main components of complex analysis in the process of making investment decisions, the principles of fundamental and technical analysis of financial investments, an investment project was investigated on the degree of risk of inefficiency and the proposed method of risk adjustment.

Магістерська дисертація 130 с., 34 рис., 35 табл., 3 додатки, 71 джерело. Об’єктом дослідження є стан кредитного ринку України. Предметом дослідження є аналіз методів та методології оцінки ефективності кредитного ринку України. Мета дослідження: 1. Дослідити існуючі підходи до аналізу кредитного ринку України. 2. Провести оцінку ефективності функціонування кредитного ринку України. 3. Дослідити вплив макроекономічних показників на ефективність кредитного ринку України Теоретичною та методологічною основою дослідження є праці зарубіжних вчених в галузі екоомічної теорії та математичного моделювання. Результатом магістерською дисертації є дослідження кредитного ринку України, аналіз впливу макроекономічних показників на його ефективність та створення програмного продукту. Master Thesis 130 p., 34 fig., 35 tabl., 3 annexes, 71 sources. The objective of the study is state of credit market of Ukraine. The subject of the study is the analysis of the methods and models for assessing the effectiveness of the credit market of Ukraine. The aim of the study: 1. Exploring existing approaches to analysis of credit market of Ukraine. 2. Estimate the effectiveness of Ukrainian credit market functioning. 3. Investigate an influence from macroeconomic indicators on the effectiveness of credit market of Ukraine. The theoretical and methodological basis of the study is the work of foreign scientists in the field of economic theory and mathematical modelling. The results of the master thesis are an investigation of credit market of Ukraine, an analysis of macroeconomic indicators influence on its effectiveness and development of the software product.