This Site Is Using an Outdated PHP Version

Dear site owner,
We have detected that this site is using an obsolete PHP version.
PHP version 7.4.32 will be removed from the server configuration on January 1, 2026.
Please update your site software to support a newer PHP version (minimum: 8.2.0, recommended: 8.5.X).
After upgrading your site software, please notify us at help+www at knu.ua.
You can also find instructions on how to change the PHP version yourself here.

Співробітники кафедри | Кафедра інтелектуальних програмних систем | КНУ імені Тараса Шевченка

Співробітники кафедри

Катеринич Лариса Олександрівна

Катеринич Лариса Олександрівна

доцент кафедри інтелектуальних програмних систем,
кандидат фізико-математичних наук, доцент
Посилання: Google Scholar.


Освіта та кар'єра:

2002 р. — закінчила Київський національний університет імені Тараса Шевченка, факультет кібернетики.
2002-2013 рр. — асистент кафедри інформаційних систем факультету кібернетики Київського національного університету імені Тараса Шевченка.
2006 р. — закінчила аспірантуру факультету кібернетики Київського національного університету імені Тараса Шевченка (заочне відділення).
2010 р. — захистила кандидатську дисертацію на тему "Нейромережеві методи побудови експертних систем з асоціативними моделями подання знань". Науковий керівник — доктор фізико-математичних наук, професор Провотар О.І.
2013-2016 рр. — доцент кафедри інформаційних систем факультету кібернетики Київського національного університету імені Тараса Шевченка.
2016-2019 рр. — доцент кафедри інформаційних систем факультету комп'ютерних наук та кібернетики Київського національного університету імені Тараса Шевченка.
З 2019 р. — доцент кафедри інтелектуальних програмних систем факультету комп'ютерних наук та кібернетики Київського національного університету імені Тараса Шевченка.


Сфера наукових інтересів:

  • Штучний інтелект.
  • Web-технології.
  • Комп’ютерна графіка та анімація.
  • 3D-моделювання.

Вибрані публікації:

  1. Катеринич Л.О. Керування синтезом нейронних мереж //Проблеми програмування. - 2009. - Вип.1. - с. 53-59.
  2. Катеринич Л.О. О некоторых формальних моделях разработки нейросетевых алгоритмов в системе Гомеопат // Компьютерная математика. - 2010. - Вып. 1. - с. 102-109.
  3. Провотарь А.И., Катеринич Л.А. Нейронечеткие модели диагностики в системе Н-Гомеопат // Проблеми програмування. - 2010. - Вип.2-3. - с. 636-641.
  4. Катеринич Л.О. Синтез нейронных сетей на основе информационных гранул // International Journal "Information Technologies and Knowledge". - 2008. - Vol.2. - pp. 179-182.
  5. L. Katerynych, А. Provotar. Neural networks diagnostics in Нomeopath system // International Journal "Information Theories & Applications". - 2008. - Vol.15, Number 1. - pp. 89-93.
  6. А. Provotar, L. Katerynych. Homeopath: Diagnostic information system //Journal of Mathematics and Applications. - 2010. - №. 32, pp. 1-10.
  7. Галкін О.В., Катеринич Л.О, "Програмування на Java. Конспект лекцій". - Київ: Вид-во ТОВ «Козарі», 2011. - 165 c.

Викладацька діяльність:

  1. Розробка WEB-орієнтованих систем (лекції, лабораторні заняття) — бакалаври 2-го року навчання, 121 Інженерія програмного забезпечення: програмна інженерія.
  2. 3D графіка (лекції, лабораторні заняття) — бакалаври 4-го року навчання, 121 Інженерія програмного забезпечення: програмна інженерія.
  3. Основи WEB-технологій (лекції, практичні заняття) — бакалаври 3-го року навчання, 051 Економіка: економічна кібернетика.
  4. Видавничі системи (лекції) — бакалаври 4-го року навчання, 121 Інженерія програмного забезпечення: програмна інженерія.
  5. Нейронні мережі (лекції, лабораторні заняття) — бакалаври 4-го року навчання, 121 Інженерія програмного забезпечення: програмна інженерія.
  6. Прикладне застосування нейронних мереж (лекції) — магістри 1-го року навчання, 121 Інженерія програмного забезпечення: програмне забезпечення систем.

Теми курсових та дипломних робіт (2020-2021 н. р.):

  1. Застосування штучних нейронних мереж для розв'язання прикладних задач.
  2. Глибоке навчання в технологіях комп'ютерного зору.
  3. Глибоке навчання для тексту і послідовностей.
  4. Генеративне глибоке навчання.
  5. Розробка систем з використанням штучного інтелекту.
  6. Розробка web-сервісів.
  7. Розробка web-служб з елементами штучного інтелекту.
  8. Розробка навчаючої системи (для окремої дисципліни).
  9. 3D графіка та анімація у прикладному застосуванні (мультимедійні додатки, мобільні додатки ігри, тощо).