Михайлов Н. О. Алгоритми машинного навчання для побудови високоефективних систем проєктного управління

English version

Дисертація на здобуття ступеня доктора філософії

Державний реєстраційний номер

0825U002260

Здобувач

Спеціальність

  • 124 - Системний аналіз

24-06-2025

Спеціалізована вчена рада

PhD 9062

Київський національний університет імені Тараса Шевченка

Анотація

Метою роботи є дослідження та розробка методів машинного навчання для створення високоефективних систем проєктного управління та оцінки ризиків проєктів розробки програмного забезпечення. Основною ціллю є досягнення оптимізації процесів створення програм, підвищення якості програмного продукту та зменшення часових і ресурсних витрат. З ростом завдань та вимог до програмних продуктів стає все важче дотримуватися встановлених графіків, якість кінцевого продукту страждає, а ресурси розробки зазвичай обмежені. Машинне навчання пропонує потенційні рішення для автоматизації процесів управління та аналізу, та є важливим інструментом для підвищення продуктивності та якості розробки програмного забезпечення. Актуальність полягає також у тому, що сучасні розробники програмного забезпечення дедалі більше віддають перевагу штучному інтелекту і машинному навчанню як засобу підвищення ефективності.

Публікації

Михайлов Н. О. Класифікація користувачів на онлайн-платформах методами машинного навчання // Вісник Київського національного університету імені Тараса Шевченка. Серія: Фізико-математичні науки. 2022. № 4. С. 66-71.

Михайлов Н. О. Методи високоефективного планування проєктів: традиційні підходи та машинне навчання // Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки. 2024. № 4. С. 186-192.

Михайлов Н. О. Адаптивна модель планування проєктів та оцінки ризиків із використанням машинного навчання // Науковий вісник Ужгородського університету. Серія: Математика і інформатика. 2024. Т. 45, № 2. С. 216-222.

Михайлов Н. О. Проектування та навчання моделі штучного інтелекту для планування і оцінки ризиків проєктів // Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки. 2024. № 5. С. 124-129.

Схожі дисертації