Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorГолоднюк, В. О.uk
dc.contributor.authorПаночишин, Ю. М.uk
dc.contributor.authorPanochyshyn, Y.en
dc.date.accessioned2025-07-24T11:02:25Z
dc.date.available2025-07-24T11:02:25Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationГолоднюк В. О., Паночишин Ю. М. Інформаційна технологія створення чат-бота для розміщення об'яв для товарів та послуг // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/19742.uk
dc.identifier.isbn978-617-8163-14-3
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/47069
dc.description.abstractРозглянуто розробку інформаційної технології та програмного забезпечення створення чат-бота для розміщення об'яв для товарів та послуг. Розроблено інтелектуального обробника для чат-бота на основі згорткової нейромережі, обрано архітектуру згорткової нейронної мережі LeNet 5, розроблено схему бази даних та основні алгоритми для функціонування чат-бота для розміщення інформації про товари та послуги. Програмне забезпечення розроблено на мові Python у середовищі Visual Studio Code з використанням бібліотеки Aiogram. Для створення згорткової нейромережі було використано бібліотеку Keras, а для створення бази даних - SQLite. Розроблений чат-бот на основі LeNet-5 має підвищену нa 6,2% достовірність видачі вірних відповідей порівняно з aнaлoгічним чат-ботом на основі ResNet50 (87,5%).uk
dc.description.abstractThe development of information technology and software for creating a chatbot for placing ads for goods and services is considered. An intelligent processor for a chatbot based on a convolutional neural network was developed, the LeNet 5 convolutional neural network architecture was chosen, a database scheme and basic algorithms for the operation of a chatbot for placing information about goods and services were developed. The software is developed in Python in the Visual Studio Code environment using the Aiogram library. The Keras library was used to create a convolutional neural network, and SQLite was used to create a database. The developed chatbot based on LeNet-5 has a 6.2% higher reliability of issuing correct answers compared to a similar chatbot based on ResNet50 (87.5%).en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/19742
dc.subjectчат-ботuk
dc.subjectзгорткова нейронна мережаuk
dc.subjectтовариuk
dc.subjectпослугиuk
dc.subjectchat boten
dc.subjectconvolutional neural networken
dc.subjectgoodsen
dc.subjectservicesen
dc.titleІнформаційна технологія створення чат-бота для розміщення об'яв для товарів та послугuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.8
dc.relation.referencesTelegram Bot API Documentation – [Електронний ресурс] .// Режим доступу: https://core.telegram.org/bots/api.en
dc.relation.referencesManaswi, N.K.; Manaswi, N.K.; John, S. Deep Learning with Applications Using Python; Springer, 2018.en
dc.relation.referencesMuhammad Rizwan Khan LeNet-5 — A Classic CNN Architecture – [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://medium.datadriveninvestor.com/lenet-5-a-classic-cnn-architecturec87d0b03560d.en


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію