Методи та засоби наукових досліджень в інженерії програмного забезпечення

Спеціальність: Інженерія програмного забезпечення
Код дисципліни: 7.121.01.O.007
Кількість кредитів: 4.00
Кафедра: Програмне забезпечення
Лектор: Професор Федасюк Дмитро Васильович
Семестр: 2 семестр
Форма навчання: денна
Мета вивчення дисципліни: Метою викладання дисципліни є вивчення студентами освітньо-наукової програми методів наукового дослідження, розробляти та виконувати наукові та прикладні проекти у сфері інженерії програмного забезпечення, планувати та реалізовувати наукові експерименти. Вивчення даного курсу допоможе студентам володіти технологіями використання бібліометричних платформ та наукометричних баз, виконання та оформлення результатів науково-дослідної роботи, спланувати, успішно виконати і захистити магістерську дисертацію, бути готовим до продовження навчання на третьому (освітньо-науковому) рівні вищої освіти.
Завдання: ІНТ. Здатність ефективно розв’язувати спеціалізовані задачі та практичні проблеми інноваційного характеру під час професійної діяльності, пов’язаної зі всіма аспектами виробництва програмного забезпечення від початкових стадій створення специфікації до супроводу системи після здачі в експлуатацію. ЗК02. Здатність спілкуватися іноземною мовою як усно, так і письмово. ЗК03. Здатність проводити дослідження на відповідному рівні. ЗК05. Здатність генерувати нові ідеї (креативність). СК01. Здатність аналізувати предметні області, формувати, класифікувати вимоги до програмного забезпечення. СК02. Здатність розробляти і реалізовувати наукові та/або прикладні проєкти у сфері інженерії програмного забезпечення. СК04. Здатність розвивати і реалізовувати нові конкурентоспроможні ідеї в інженерії програмного забезпечення. СК06. Здатність ефективно керувати фінансовими, людськими, технічними та іншими проєктними ресурсами у сфері інженерії програмного забезпечення. СК07. Здатність критично осмислювати проблеми у галузі інформаційних технологій та на межі галузей знань, інтегрувати відповідні знання та розв'язувати складні задачі у широких або мультидисциплінарних контекстах.
Результати навчання: РН03. Будувати і досліджувати моделі інформаційних процесів у прикладній області. РН04. Виявляти інформаційні потреби і класифікувати дані для проєктування програмного забезпечення. РН05. Розробляти, аналізувати, обґрунтовувати та систематизувати вимоги до програмного забезпечення. РН10. Модифікувати існуючі та розробляти нові алгоритмічні рішення детального проєктування програмного забезпечення. РН17. Збирати, аналізувати, оцінювати необхідну для розв'язання наукових і прикладних задач інформацію, використовуючи науково-технічну літературу, бази даних та інші джерела.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Пререквізити: Інновації та підприємництво в інженерії програмного забезпечення Ко-реквізити: Виконання та захист магістерської кваліфікаційної роботи
Короткий зміст навчальної програми: Навчальна дисципліна спрямована на поглиблене теоретичне вивчення методів наукового дослідження, оволодіння практичними навичками використання основних бібліометричних платформ, розроблення та виконання завдань на наукові дослідження.
Опис: Наука як система знань і сфера людської діяльності. Основні положення: наука, класифікація наук, суть технічних наук. Державна політика в галузі науки. Методологічні основи наукового пізнання і творчості. Організація та виконання наукових досліджень. Інформаційне забезпечення науково-дослідної роботи. Науко-метричні бази даних та їхня оцінка наукової діяльності. Методологія розроблення та виконання наукових проектів. Розроблення та управління науковими проектами і грантами. Логіко-структурний підхід до управління науковими проектами. Розроблення логіко-структурної матриці наукового проекту. Оформлення, апробація та впровадження результатів наукових досліджень. Виконання магістерської кваліфікаційної роботи: основні вимоги, структура, графік виконання завдань. Організація праці в науковій діяльності. Етичні норми і цінності науки. Академічна доброчесність. Підготовка та використання наукових кадрів в Україні та світі.
Методи та критерії оцінювання: Оцінювання результатів поточного контролю - виконаних індивідуальних завдань проводиться під час проведення практичних робіт за поданими у ВНС звітів, презентацій, пояснювальних записок. Екзамен складається з письмової компоненти (тестові завдання різної складності) та усної компоненти з індивідуальним опитуванням.
Критерії оцінювання результатів навчання: Поточний контроль: 45% (Оцінка за активність і відповіді на практичних заняттях – 10%; написання та захист реферату за темою наукового дослідження – 15%; оцінка за підготовку і захист наукового проекту – 15%; оцінка за виступ з презентацією на семінарі – 5%). Екзамен: 55% (письмова складова 40%, усна компонента 15%)
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач; 49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: Методологія та методика наукового дослідження: навчальний посібник / В. О. Вихрущ, Ю. М. Козловський, Л. І. Ковальчук. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2018. – 328 с. (Є в бібліотеці) Методологія і принципи наукових досліджень: навчальний посібник / Х. С. Соболь, Н. І. Петровська, О. М. Гуняк. – Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2018. – 92 с. (Є в бібліотеці) Основи наукових досліджень (за Е. Вільсоном) [Текст]. конспект лекцій для студентів спец. 152.02 Ін-ту комп'ютер. технологій, автоматики і метрології "Прилади і системи точної механіки", Ч. 4. – Львів: Вид-во Львів. політехніки, 2019 – 104 с. (Є в бібліотеці) ДСТУ ГОСТ 7.1:2006 "Система стандартів з інформації, бібліотечної та видавничої справи. Бібліографічний запис. Бібліографічний опис. Загальні вимоги та правила складання". Основи методології та організації наукових досліджень: Навч. Посібник для студентів, курсантів, аспірантів і ад’юнктів/ за ред.. Конверського.- К. Центр навчальної літератури, 2010.- 353 с. Федасюк Д. В., Дем'янець Т. В. Застосування згорткової нейронної мережі для виявлення меланоми за зображенням новоутворення на мобільному пристрої // Український журнал інформаційних технологій. – 2021. – Вип. 3, т. 1. – С. 8–14. [н.к. – Федасюк Д.В.]. Федасюк Д. В., Луцик І. І. Адаптивна програмна система на основі онтологічного підходу для людей з когнітивними порушеннями // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі. – 2021. – Вип. 9. – С. 61–74. [н.к. – Федасюк Д.В.]. Білецький Т. П., Федасюк Д. В. Прогнозування дефектів у програмному забезпеченні алгоритмами глибинного навчання CNN та RNN // Науковий вісник НЛТУ України : збірник науково-технічних праць. – 2021. – Т. 31, № 2. – С. 114–120. [н.к. – Федасюк Д.В.]. Fedasyuk D. Chopey R. The algorithm of constructing control flow graph based on a program written in C // Радіоелектроніка, інформатика, управління. – 2018. – № 2. – С. 154–162. Polyniak Y., Fedasyuk D., Marusenkova T. A software module for bee colony sounds analysis using the DTW algorithm // Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту: матеріали Міжнародної наукової конференції (с. Залізний Порт, 21–25 травня 2019 р.). – 2019. – C. 148–150. [н.к. – Федасюк Д.В.]. Fedasyuk D., Lukomskyi R., Marusenkova T., Method for visual video defects detection using machine learning // CEUR Workshop Proceedings. – 2021. – Vol. 2864 : Proceedings of the Fourth international workshop on computer modeling and intelligent systems (CMIS-2021) Zaporizhzhia, Ukraine, April 27, 2021. – P. 87–96. Seniv M., Yakovyna V., Symets I. Software for visualization of reliability block diagram and automated formulation of operability conditions of technical systems // 14th International Conference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design, MEMSTECH 2018 - Proceedings. – 2018. – pp. 191–195. Сенів М. М., Нитребич О. О., Симець І. І. Архітектура програмного забезпечення для автоматизації побудови моделей надійності складних технічних систем із різними типами елементів // Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту (ISDMCI’2017): міжнародна наукова конференція (Залізний Порт, 22-26 травня 2017). – 2017. – C. 143–145. Melnyk R., Havrylko Y., Levus Y. Three types of PCB defects and image processing algorithms for their detection // Перспективні технології і методи проєктування МЕМС : матеріали XVII Міжнародної науково-технічної конференції MEMSTECH, Поляна, Україна, 12–16 травня 2021 р. – 2021. – C. 197–200. Melnyk R., Havrylko Y., Hatsosh D. Printed circuit boards short and open defects detection by thinning and flood-fill algorithms // The experience of designing and application of CAD systems : proceedings of the 16th International conference (Polyana (Svalyava), Ukraine, February 22–26, 2021). – 2021. – C. 1–5. Melnyk R., Havrylko Y., Mykulanynets I. Fabric defects detection by comparison of clustered samples // Data stream mining & processing (DSMP): proceedings of the IEEE Third international conference, August 21–25, 2020, Lviv, Ukraine. – 2020. – C. 142–146. Roman Melnyk, Ruslan Tushnytskyy, Yurii Havrylko. Surface defects detection by clustering and rotating image analysis // Data stream mining & processing (DSMP): proceedings of the IEEE Third international conference, August 21–25, 2020, Lviv, Ukraine. – 2020. – C. 206–210. Шейко В.М., Кушнаренко Н.М. Організація та методика науково-дослідницької діяльності: підручник / В.М.Шейко, Н.М. Кушнаренко.- 6-те вид., перероблене і доповнене. – К.: Знання, 2008.- 310 с. Цехмістрова Г.С. Основи наукових досліджень. Навчальний посібник. Київ: Видавничий Дім «Слово», 2004.- 240 с. Ковальчук В.В., Моїсееєв Л.М., Основи наукових досліджень: Навчальний посібник.- 3-є вид., переробл. І доповн. – К.: ВД «Професіонал», 2005.- 240 с. Пилипчик М.І., Григор’єв А.С., Шостак В.В. Основи наукових досліджень: Підручник. - К.: Знання, 2007. – 270 с. Кобиляцький Л.С. Управління проектами: Навч. посіб.- Київ.: МАУП, 2002.- 200 с. Кучеренко В.Р., Маркітан О.С. Управління діловими проектами: Навчальний посібник.- Київ: Центр навчальної літератури, 2005.- 280 с. Основи науково-дослідної роботи: Навч. Посібник/ Ю.І. Палеха, Н.О. Леміш.- К.: видавництво Ліра-К, 2013.- 336 с. Кислий В.М. Організація наукових досліджень: навчальний посібник/ .- Суми: Університетська книга, 2011.- 224 с. Катренко А.В. Управління ІТ-проектами. (підручник).- Львів: « Новий світ – 2000», 2011.- 550 с. Допоміжна
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою: вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112 E-mail: nolimits@lpnu.ua Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).

Методи та засоби наукових досліджень в інженерії програмного забезпечення (курсовий проєкт)

Спеціальність: Інженерія програмного забезпечення
Код дисципліни: 7.121.01.O.008
Кількість кредитів: 3.00
Кафедра: Програмне забезпечення
Лектор: Професор Федасюк Дмитро Васильович
Семестр: 2 семестр
Форма навчання: денна
Мета вивчення дисципліни: Курсовий проект з дисципліни «Методи та засоби наукових досліджень в інженерії програмного забезпечення» є обов'язковою освітньою компонентою магістерської підготовки за спеціальністю 121 «Інженерія програмного забезпечення», що виконується у другому семестрі та охоплює три кредити ЕКТС. Основною метою названого курсового проекту є поетапне виконання магістерського дослідження, яке завершується у третьому семестрі написанням магістерської кваліфікаційної роботи.
Завдання: ІНТ. Здатність ефективно розв’язувати спеціалізовані задачі та практичні проблеми інноваційного характеру під час професійної діяльності, пов’язаної зі всіма аспектами виробництва програмного забезпечення від початкових стадій створення специфікації до супроводу системи після здачі в експлуатацію. ЗК02. Здатність спілкуватися іноземною мовою як усно, так і письмово. ЗК03. Здатність проводити дослідження на відповідному рівні. ЗК05. Здатність генерувати нові ідеї (креативність). СК01. Здатність аналізувати предметні області, формувати, класифікувати вимоги до програмного забезпечення. СК02. Здатність розробляти і реалізовувати наукові та/або прикладні проєкти у сфері інженерії програмного забезпечення. СК04. Здатність розвивати і реалізовувати нові конкурентоспроможні ідеї в інженерії програмного забезпечення. СК06. Здатність ефективно керувати фінансовими, людськими, технічними та іншими проєктними ресурсами у сфері інженерії програмного забезпечення. СК07. Здатність критично осмислювати проблеми у галузі інформаційних технологій та на межі галузей знань, інтегрувати відповідні знання та розв'язувати складні задачі у широких або мультидисциплінарних контекстах.
Результати навчання: РН03. Будувати і досліджувати моделі інформаційних процесів у прикладній області. РН04. Виявляти інформаційні потреби і класифікувати дані для проєктування програмного забезпечення. РН05. Розробляти, аналізувати, обґрунтовувати та систематизувати вимоги до програмного забезпечення. РН10. Модифікувати існуючі та розробляти нові алгоритмічні рішення детального проєктування програмного забезпечення. РН17. Збирати, аналізувати, оцінювати необхідну для розв'язання наукових і прикладних задач інформацію, використовуючи науково-технічну літературу, бази даних та інші джерела.
Необхідні обов'язкові попередні та супутні навчальні дисципліни: Пререквізити: Інновації та підприємництво в інженерії програмного забезпечення Ко-реквізити: Виконання та захист магістерської кваліфікаційної роботи
Короткий зміст навчальної програми: На початку кожного навчального року на кафедрі формується перелік тем магістерських кваліфікаційних робіт. Теми пропонуються потенційними керівниками магістерських кваліфікаційних робіт відповідно до їхнього наукового досвіду та інтересів, в обсязі, визначеному навчальним навантаженням. Формулюючи теми, керівник забезпечує відповідність цих тем освітньому рівню магістра. Магістранти вільні обирати теми з представленого переліку або ж пропонувати власні теми з обґрунтуванням їхньої доцільності. В останньому випадку магістрант і керівник узгоджують задачу таким чином, щоб забезпечити її відповідність освітньому рівню магістра. Тематика робіт повинна відповідати сучасному стану та перспективним напрямам розвитку спеціальності та об'єкту вивчення та діяльності, визначеному Стандартом вищої освіти. Об'єктом вивчення та діяльності є процеси розроблення, модифікації, аналізу, забезпечення якості, впровадження і супроводження програмного забезпечення.
Опис: Пояснювальна записка до курсового проекту повинна складатись з таких розділів: - титульний аркуш - вступ - аналітичний розділ - теоретичний розділ - висновки - список літератури - додатки Рекомендовані обсяги для магістерської кваліфікаційної роботи: аналітичний розділ – 10-15 сторінок, а теоретичний розділ – 15-25 сторінок. На ці ж обсяги варто орієнтуватися при роботі над курсовим проектом.
Методи та критерії оцінювання: Курсові проекти захищаються перед комісією, до складу якої входить лектор з дисципліни «Методи та засоби наукових досліджень в інженерії програмного забезпечення», завідувач кафедри. Захист полягає у виступі з презентацією одержаних результатів та відповідях на запитання комісії. Під час захисту магістрант повинен продемонструвати глибокі знання предметної області, якість проведеного аналізу новітніх наукових джерел, вміння формулювати основні атрибути наукової роботи та обґрунтовувати вибір методів та засобів вирішення поставленої задачі. Комісія оцінює захист курсового проекту максимум у 20 балів, беручи до увагу переконливість виступу та правильність відповідей на питання. Захист відбувається у присутності групи, тобто, публічно. Запитання від одногрупників вітаються. За результатами захисту комісія може давати рекомендації магістранту щодо поліпшення формулювання теми, мети, задач, висновків тощо, стилю виступу, оформлення презентації та ін. Таким чином, захист курсового проекту є першою внутрішньою апробацією проміжних результатів магістерської кваліфікаційної роботи. За умови дистанційного навчання захист курсових проектів проводиться у MS Teams з увімкненими камерами та мікрофонами, максимально наближено до «живого» спілкування.
Критерії оцінювання результатів навчання: Правильність і повнота пояснювальної записки (80%): Правильність формулювання об'єкта (2%), предмета (2%), мети (2%), задач (2%) та актуальності (2%) дослідження Повнота списку літератури (10%) Відповідність бібліографічного опису ДСТУ 7.1:2006 (5%) Повнота аналітичного розділу (20%) Повнота теоретичного розділу (25%) Презентація (10%) Захист КП перед комісією (20%): Презентація (10%) Відповіді на запитання (10%)
Порядок та критерії виставляння балів та оцінок: 100–88 балів – («відмінно») виставляється за високий рівень знань (допускаються деякі неточності) навчального матеріалу компонента, що міститься в основних і додаткових рекомендованих літературних джерелах, вміння аналізувати явища, які вивчаються, у їхньому взаємозв’язку і роз витку, чітко, лаконічно, логічно, послідовно відповідати на поставлені запитання, вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 87–71 бал – («добре») виставляється за загалом правильне розуміння навчального матеріалу компонента, включаючи розрахунки , аргументовані відповіді на поставлені запитання, які, однак, містять певні (неістотні) недоліки, за вміння застосовувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 70 – 50 балів – («задовільно») виставляється за слабкі знання навчального матеріалу компонента, неточні або мало аргументовані відповіді, з порушенням послідовності викладення, за слабке застосування теоретичних положень під час розв’язання практичних задач; 49–26 балів – («не атестований» з можливістю повторного складання семестрового контролю) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння застосувати теоретичні положення під час розв’язання практичних задач; 25–00 балів – («незадовільно» з обов’язковим повторним вивченням) виставляється за незнання значної частини навчального матеріалу компонента, істотні помилки у відповідях на запитання, невміння орієнтуватися під час розв’язання практичних задач, незнання основних фундаментальних положень.
Рекомендована література: 1. Методологія та методика наукового дослідження: навчальний посібник / В. О. Вихрущ, Ю. М. Козловський, Л. І. Ковальчук. – Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2018. – 328 с. (Є в бібліотеці) 2. Методологія і принципи наукових досліджень: навчальний посібник / Х. С. Соболь, Н. І. Петровська, О. М. Гуняк. – Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2018. – 92 с. (Є в бібліотеці) 3. Основи наукових досліджень (за Е. Вільсоном) [Текст]. конспект лекцій для студентів спец. 152.02 Ін-ту комп'ютер. технологій, автоматики і метрології "Прилади і системи точної механіки", Ч. 4. – Львів: Вид-во Львів. політехніки, 2019 – 104 с. (Є в бібліотеці) 4. ДСТУ ГОСТ 7.1:2006 "Система стандартів з інформації, бібліотечної та видавничої справи. Бібліографічний запис. Бібліографічний опис. Загальні вимоги та правила складання". 5. Основи методології та організації наукових досліджень: Навч. Посібник для студентів, курсантів, аспірантів і ад’юнктів/ за ред.. Конверського.- К. Центр навчальної літератури, 2010.- 353 с. 6. Федасюк Д. В., Дем'янець Т. В. Застосування згорткової нейронної мережі для виявлення меланоми за зображенням новоутворення на мобільному пристрої // Український журнал інформаційних технологій. – 2021. – Вип. 3, т. 1. – С. 8–14. [н.к. – Федасюк Д.В.]. 7. Федасюк Д. В., Луцик І. І. Адаптивна програмна система на основі онтологічного підходу для людей з когнітивними порушеннями // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі. – 2021. – Вип. 9. – С. 61–74. [н.к. – Федасюк Д.В.]. 8. Білецький Т. П., Федасюк Д. В. Прогнозування дефектів у програмному забезпеченні алгоритмами глибинного навчання CNN та RNN // Науковий вісник НЛТУ України : збірник науково-технічних праць. – 2021. – Т. 31, № 2. – С. 114–120. [н.к. – Федасюк Д.В.]. 9. Fedasyuk D. Chopey R. The algorithm of constructing control flow graph based on a program written in C // Радіоелектроніка, інформатика, управління. – 2018. – № 2. – С. 154–162. 10. Polyniak Y., Fedasyuk D., Marusenkova T. A software module for bee colony sounds analysis using the DTW algorithm // Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту: матеріали Міжнародної наукової конференції (с. Залізний Порт, 21–25 травня 2019 р.). – 2019. – C. 148–150. [н.к. – Федасюк Д.В.]. 11. Fedasyuk D., Lukomskyi R., Marusenkova T., Method for visual video defects detection using machine learning // CEUR Workshop Proceedings. – 2021. – Vol. 2864 : Proceedings of the Fourth international workshop on computer modeling and intelligent systems (CMIS-2021) Zaporizhzhia, Ukraine, April 27, 2021. – P. 87–96. 12. Seniv M., Yakovyna V., Symets I. Software for visualization of reliability block diagram and automated formulation of operability conditions of technical systems // 14th International Conference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design, MEMSTECH 2018 - Proceedings. – 2018. – pp. 191–195. 13. Сенів М. М., Нитребич О. О., Симець І. І. Архітектура програмного забезпечення для автоматизації побудови моделей надійності складних технічних систем із різними типами елементів // Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту (ISDMCI’2017): міжнародна наукова конференція (Залізний Порт, 22-26 травня 2017). – 2017. – C. 143–145. 14. Melnyk R., Havrylko Y., Levus Y. Three types of PCB defects and image processing algorithms for their detection // Перспективні технології і методи проєктування МЕМС : матеріали XVII Міжнародної науково-технічної конференції MEMSTECH, Поляна, Україна, 12–16 травня 2021 р. – 2021. – C. 197–200. 15. Melnyk R., Havrylko Y., Hatsosh D. Printed circuit boards short and open defects detection by thinning and flood-fill algorithms // The experience of designing and application of CAD systems : proceedings of the 16th International conference (Polyana (Svalyava), Ukraine, February 22–26, 2021). – 2021. – C. 1–5. 16. Melnyk R., Havrylko Y., Mykulanynets I. Fabric defects detection by comparison of clustered samples // Data stream mining & processing (DSMP): proceedings of the IEEE Third international conference, August 21–25, 2020, Lviv, Ukraine. – 2020. – C. 142–146. 17. Roman Melnyk, Ruslan Tushnytskyy, Yurii Havrylko. Surface defects detection by clustering and rotating image analysis // Data stream mining & processing (DSMP): proceedings of the IEEE Third international conference, August 21–25, 2020, Lviv, Ukraine. – 2020. – C. 206–210. 18. Шейко В.М., Кушнаренко Н.М. Організація та методика науково-дослідницької діяльності: підручник / В.М.Шейко, Н.М. Кушнаренко.- 6-те вид., перероблене і доповнене. – К.: Знання, 2008.- 310 с. 19. Цехмістрова Г.С. Основи наукових досліджень. Навчальний посібник. Київ: Видавничий Дім «Слово», 2004.- 240 с. 20. Ковальчук В.В., Моїсееєв Л.М., Основи наукових досліджень: Навчальний посібник.- 3-є вид., переробл. І доповн. – К.: ВД «Професіонал», 2005.- 240 с. 21. Пилипчик М.І., Григор’єв А.С., Шостак В.В. Основи наукових досліджень: Підручник. - К.: Знання, 2007. – 270 с. 22. Кобиляцький Л.С. Управління проектами: Навч. посіб.- Київ.: МАУП, 2002.- 200 с. 23. Кучеренко В.Р., Маркітан О.С. Управління діловими проектами: Навчальний посібник.- Київ: Центр навчальної літератури, 2005.- 280 с. 24. Основи науково-дослідної роботи: Навч. Посібник/ Ю.І. Палеха, Н.О. Леміш.- К.: видавництво Ліра-К, 2013.- 336 с. 25. Кислий В.М. Організація наукових досліджень: навчальний посібник/ .- Суми: Університетська книга, 2011.- 224 с. 26. Катренко А.В. Управління ІТ-проектами. (підручник).- Львів: « Новий світ – 2000», 2011.- 550 с.
Уніфікований додаток: Національний університет «Львівська політехніка» забезпечує реалізацію права осіб з інвалідністю на здобуття вищої освіти. Інклюзивні освітні послуги надає Служба доступності до можливостей навчання «Без обмежень», метою діяльності якої є забезпечення постійного індивідуального супроводу навчального процесу студентів з інвалідністю та хронічними захворюваннями. Важливим інструментом імплементації інклюзивної освітньої політики в Університеті є Програма підвищення кваліфікації науково-педагогічних працівників та навчально-допоміжного персоналу у сфері соціальної інклюзії та інклюзивної освіти. Звертатися за адресою: вул. Карпінського, 2/4, І-й н.к., кімн. 112 E-mail: nolimits@lpnu.ua Websites: https://lpnu.ua/nolimits https://lpnu.ua/integration
Академічна доброчесність: Політика щодо академічної доброчесності учасників освітнього процесу формується на основі дотримання принципів академічної доброчесності з урахуванням норм «Положення про академічну доброчесність у Національному університеті «Львівська політехніка» (затверджене вченою радою університету від 20.06.2017 р., протокол № 35).