Оптимізація функціональних мов програмування на основі методів штучного інтелекту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorДейнега, Олександр Андрійович
dc.contributor.authorDeineha, O.A.
dc.date.accessioned2024-11-08T12:01:41Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionНауковий керівник: Григорій Миколайович Жолткевич, доктор технічних наук, професор
dc.description.abstractДисертація присвячена оптимізації функціональних мов програмування, на основі методів штучного інтелекту, що є складною та важливою задачею з багатьма проблемами та викликами. В дисертації розглянуто лямбда-числення як приклад відносно простої репрезентації функціональних мов програмування, що дозволяє показати процеси компіляції та інтерпретації функціональних мов програмування шляхом редукції лямбда-термів.
dc.description.abstractThe dissertation is devoted to the optimization of functional programming languages based on artificial intelligence methods, which is a complex and important task with many problems and challenges. The thesis examines lambda calculus as an example of a relatively simple representation of functional programming languages, which allows us to show the processes of compilation and interpretation of functional programming languages by reducing lambda terms.
dc.identifier.citationДейнега, Олександр Андрійович. Оптимізація функціональних мов програмування на основі методів штучного інтелекту : дисертація ... доктора філософії : 122 – Комп’ютерні науки (галузь знань 12 – Інформаційні технології) / О.А. Дейнега. – Харків : Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна, 2024. – 175 с.
dc.identifier.otherУДК 004.4`6:004.4`4
dc.identifier.urihttps://ekhnuir.karazin.ua/handle/123456789/18975
dc.language.isouk
dc.publisherХарків : Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна
dc.subjectSOCIAL SCIENCES
dc.subjectштучний інтелект
dc.subjectвеликі мовні моделі
dc.subjectкластеризація
dc.subjectглибинне навчання
dc.subjectінформативність характеристик
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectнейронні мережі
dc.subjectпрофілювання процесу редукції
dc.subjectграфове представлення
dc.subjectмоделювання лямбда-числення
dc.subjectфункціональні мови програмування
dc.subjectавтоматизація вибору стратегії редукції
dc.subjectсимуляція процесу редукції
dc.subjectверифікація програмного забезпечення
dc.subjectartificial intelligence
dc.subjectLLMs
dc.subjectclustering
dc.subjectdeep learning
dc.subjectinformativeness of features
dc.subjectmachine learning
dc.subjectneural networks
dc.subjectprofiling of reduction process
dc.subjectgraph representation
dc.subjectlambda-calculus simulation
dc.subjectfunctional programming languages
dc.subjectautomation of reduction strategy selection
dc.subjectsimulation of reduction process
dc.subjectverification of programs
dc.titleОптимізація функціональних мов програмування на основі методів штучного інтелекту
dc.title.alternativeOptimization of functional programming languages based on artificial intelligence methods
dc.typeDissertation

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Deineha_diss.pdf
Розмір:
5.86 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.3 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Колекції

ДФ 64.051.001 – ...