https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/425 2026-04-05T23:32:10Z 2026-04-05T23:32:10Z Мельник, О. В. Melnik, O. V. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51059 2026-04-01T13:50:23Z 2026-01-01T00:00:00Z

Застосування інструментів ШІ під час проходження виробничої практики студентами спеціальності інженерія програмного забезпечення Мельник, О. В.; Melnik, O. V. В статті розглянуто основні аспекти застосування інструментів штучного інтелекту під час проходження виробничої практики студентами спеціальності інженерія програмного забезпечення. Використання ШІ в освіті класифікується за такими напрямками: використання студентами для освоєння знань, використання викладачами для підготовки навчальних матеріалів і перевірки виконання, використання для адміністрування освітнього процесу. Виробнича практика передбачає формування здатності систематично розширювати свої знання та творчо застосовувати їх у практичній діяльності, формування у здобувачів вищої освіти професійних умінь і навичок для прийняття самостійних рішень у процесі подальшої професійної діяльності, сприяння оволодінню здобувачами вищої освіти сучасними технологіями та формами організації праці у сфері програмної інженерії. Такі вміння і навички формуються з все більшим застосуванням штучного інтелекту як для підготовки звітів з виробничої практики, так і для безпосереднього виконання самої роботи – розробки програмного забезпечення. Аналізуючи завдання на виробничу практику можна відзначити, що ініціатива роботодавців щодо застосування інструментів ШІ у завданнях на практику в великій мірі зосереджена на впровадженні у робочий процес Агентів ШІ. Хоча дослідження впливу ШІ на навчання та освіту у 2025 році виявило різке зниження рівня самостійної перевірки результатів роботи штучного інтелекту, однак для проходження виробничої практики застосування ШІ позитивно вплинуло на швидкість і об`єми практичних завдань виконуваних студентами. Переважна більшість студентів, які походили практику у 2025 році використовувала ШІ як для підготовки звітів так і безпосередньо для виконання практичних завдань на базах практики. Застосування інструментів штучного інтелекту під час проходження виробничої практики студентами спеціальності інженерія програмного забезпечення ШІ активно і масово використовується як для підготовки звітів так і в реалізації завдань для розробки програмних продуктів. Тенденція що спостерігалась останні три роки показує подальше збільшення використання генеративного штучного інтелекту для розробки програмних продуктів на таких безкоштовних платформах для розробки Агентів ШІ як платформи CrewAI, AutoGen, LangChain, Vertex AI, Cogniflow.

2026-01-01T00:00:00Z Melnyk, О. Prysiazhniuk, Т. Мельник, О. В. Присяжнюк, Т. І. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51047 2026-03-31T11:00:38Z 2026-01-01T00:00:00Z

Anti-aliasing method for second-order curves on a hexagonal raster Melnyk, О.; Prysiazhniuk, Т.; Мельник, О. В.; Присяжнюк, Т. І. W artykule przedstawiono metodę wygładzania krawędzi krzywych drugiego rzędu z wykorzystaniem metody linii dodatkowych. Proponowana metoda nawiązuje do metod supersamplingu, które pozwalają osiągnąć wysoki poziom wygładzania nawet w przypadku złożonych konturów. Dla każdego typu krzywych drugiego rzędu metoda jest implementowana za pomocą funkcji ewaluacyjnej. Algorytm, za pomocą którego implementowana jest metoda, składa się z sześciu głównych boków. Bezpośrednie formowanie wewnętrznych i zewnętrznych dodatkowych linii pikseli jest implementowane w czwartym bloku algorytmu. Piksele zarówno wewnętrznych, jak i zewnętrznych dodatkowych linii są malowane z intensywnością koloru równą 50% intensywności koloru pikseli głównego konturu krzywej. Tworzy to wrażenie płynnego przejścia i wygładza przejścia. Pozwala to na zmniejszenie efektu aliasingu na granicach obiektów graficznych o dużej krzywiźnie. Metoda ta znacznie zwiększa szybkość implementacji antyaliasingu ze względu na możliwość jej wykorzystania podczas konstruowania głównego konturu krzywej na rastrze heksagonalnym. Metoda dodatkowych linii do antyaliasingu krzywych drugiego rzędu na rastrze heksagonalnym jest równie skuteczna dla wszystkich typów krzywych drugiego rzędu.; This paper presents a method for anti-aliasing of second-order curves using method of additional lines. The proposed method refers to supersampling methods, which allow achieving a high level of smoothing even for complex contours. For each type of second-order curves, the method is implemented using an evaluation function. The algorithm by which the method is implemented consists of six main sides. Direct formation of the internal and external additional lines of pixels is implemented in the fourth block of the algorithm. The pixels of both the internal and external additional lines are painted with a colour intensity of 50% of the colour intensity of the pixels of the main contour of the curve. This creates the appearance of a smooth transition and smoothes the steps. This allows reducing the aliasing effect on the boundaries of graphic objects of high curvature. The method significantly increases the speed of anti-aliasing implementation, due to the possibility of using it when constructing the main contour of the curve on a hexagonal raster. The method of additional lines for anti-aliasing of second-order curves on a hexagonal raster is equally effective for all types of second-order curves.

2026-01-01T00:00:00Z Романюк, О. Н. Бобко, О. Л. Снігур, А. В. Теренчук, А. Т. Romaniuk, O. N. Bobko, O. L. Snigur, A. V. Terenchuk, А. Т. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50928 2026-03-23T14:55:21Z 2026-01-01T00:00:00Z

Формування комп`ютерних кластерів на основі графічних процесорів Романюк, О. Н.; Бобко, О. Л.; Снігур, А. В.; Теренчук, А. Т.; Romaniuk, O. N.; Bobko, O. L.; Snigur, A. V.; Terenchuk, А. Т. Розглянуто особливості формування компютерниї кластерів на основі графічних процесорів.

2026-01-01T00:00:00Z Лесько, О. Й. Романюк, О. Н. Ціхановська, О. М. Lesko, O. Y. Romanyuk, О. N. https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50927 2026-03-24T13:33:42Z 2026-01-01T00:00:00Z

Регіональні аспекти діджиталізації економіки (на прикладі Вінницької області) Лесько, О. Й.; Романюк, О. Н.; Ціхановська, О. М.; Lesko, O. Y.; Romanyuk, О. N. Роздглянуто регіональні аспекти діджиталізації економіки (на прикладі Вінницької області).

2026-01-01T00:00:00Z