Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44847Повний запис метаданих
| Поле DC | Значення | Мова |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Дмитроца, Леся Павлівна | - |
| dc.contributor.author | Дацик, Станіслав Васильович | - |
| dc.contributor.author | Datsyk, Stanislav | - |
| dc.date.accessioned | 2024-06-03T10:22:08Z | - |
| dc.date.available | 2024-06-03T10:22:08Z | - |
| dc.date.issued | 2024-05-29 | - |
| dc.date.submitted | 2024-05-15 | - |
| dc.identifier.citation | Дацик С. В. Використання штучного інтелекту для виявлення дезінформації в новинах соціальної мережі Facebook : кваліфікаційна робота на здобуття освітнього ступеня магістр за спеціальністю „122 — комп’ютерні науки “ / С. В. Дацик. — Тернопіль: ТНТУ, 2024. – 90 с. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/44847 | - |
| dc.description.abstract | Кваліфікаційна робота присвячена розробці інструменту штучного інтелекту для виявлення дезінформації в новинах соціальної мережі Facebook. В першому розділі роботи описано роль штучного інтелекту у виявленні дезінформації, висвітлено використання алгоритмів для аналізу лінгвістичних шаблонів, розглянуто потребу в комбінованій стратегії людини та штучного інтелекту, та проаналізовано ефективність інструментів як Grover у виявленні фейкових новин. В другому розділі досліджено методи та інструменти штучного інтелекту для виявлення дезінформації, подано огляд інструментів для аналізу текстових даних. В третьому розділі описано архітектуру розробленої AI-системи для виявлення дезінформації в новинах соціальної мережі Facebook, проаналізовано методи машинного навчання, та проведено експерименту роботу розробленої системи штучного інтелекту. У четвертому розділі детально розглянуті аспекти охорони праці, включаючи ергономічні вимоги до робочого місця, оформлення робочого кабінету, та необхідні умови для роботи за персональним комп’ютером. Також розглянуто способи забезпечення стійкості роботи об’єктів приладобудування у воєнний час. Thesis is devoted to the development of an artificial intelligence tool for detecting misinformation in Facebook news. The first section of the paper describes the role of AI in detecting misinformation, highlights the use of algorithms to analyze linguistic patterns, considers the need for a combined human and AI strategy, and analyzes the effectiveness of tools like Grover in detecting fake news. The second section explores the methodology and tools of AI for detecting misinformation, providing an overview of tools for analyzing text data and identifying fake images. The third section describes the architecture of the developed AI system, analyzes machine learning methods, and conducts a computational experiment. Object of study: the use of AI for news analysis, subject of study: the effectiveness of AI in detecting misinformation. The fourth section discusses in detail the aspects of occupational health and safety, including ergonomic requirements for the workplace, office design, and the necessary conditions for working at a PC. It also discusses ways to ensure the sustainability of instrumentation facilities in wartime. | uk_UA |
| dc.description.tableofcontents | ВСТУП 7 1 АНАЛІЗ СУЧАСНОГО СТАНУ ВИКОРИСТАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ДЕЗІНФОРМАЦІЇ 9 1.1 Історичний контекст та еволюція дезінформації 9 1.2 Роль штучного інтелекту в ідентифікації фейкових новин 11 1.3 Аналіз існуючих досліджень та підходів боротьби з дезінформацією 15 1.4 Виклики та обмеження сучасних систем виявлення дезінформації 23 1.5 Висновок до першого розділу 26 2 МЕТОДИ ТА ІНСТРУМЕНТИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ПРОТИ ДЕЗІНФОРМАЦІЇ 28 2.1 Основні поняття та визначення 28 2.2 Дослідження методів ML та NLP 30 2.3 Аналіз інструментів виявлення дезінформації в новинах Facebook 34 2.4 Аналіз теоретичних моделей та експериментальних досліджень вдосконалення AI-інструментів 38 2.5 Висновок до другого розділу 44 3 РОЗРОБКА AI-СИСТЕМИ ВИЯВЛЕННЯ ФЕЙКОВИХ НОВИН 45 3.1 Побудова та оцінка моделі NLP 45 3.2 Розробка веб-інтерфейсу користувача 62 3.3 Веб-інтерфейс AI-системи для виявлення фейкових новин 66 3.4 Висновок до третього розділу 74 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯ 75 4.1 Безпека з охорони праці та організація робочого місця користувачів ПК 75 4.2 Підвищення стійкості роботи об’єктів приладобудування у воєнний час 79 4.3 Висновок до четвертого розділу 82 ВИСНОВКИ 83 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 84 ДОДАТКИ | uk_UA |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.subject | штучний інтелект | uk_UA |
| dc.subject | artificial intelligence, | uk_UA |
| dc.subject | машинне навчання | uk_UA |
| dc.subject | machine learning | uk_UA |
| dc.subject | класифікатор | uk_UA |
| dc.subject | classifier | uk_UA |
| dc.subject | модель | uk_UA |
| dc.subject | model | uk_UA |
| dc.subject | система | uk_UA |
| dc.subject | system | uk_UA |
| dc.subject | дезінформація | uk_UA |
| dc.subject | misinformation | uk_UA |
| dc.subject | фейкові новини | uk_UA |
| dc.subject | fake news | uk_UA |
| dc.subject | парсинг | uk_UA |
| dc.subject | parsing | uk_UA |
| dc.title | Використання штучного інтелекту для виявлення дезінформації в новинах соціальної мережі Facebook | uk_UA |
| dc.title.alternative | Use of artificial intelligence to detect misinformation in Facebook social network news | uk_UA |
| dc.type | Master Thesis | uk_UA |
| dc.rights.holder | © Дацик Станіслав Васильович, 2024 | uk_UA |
| dc.contributor.committeeMember | Яворська, Євгенія Богданівна | - |
| dc.coverage.placename | ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна | uk_UA |
| dc.subject.udc | 004.8 | uk_UA |
| dc.relation.references | 1 Ідеальний брехун і вибори. Як ШІ стає зброєю масового зброєю [Електронний ресурс] // Надія Баловсяк. – 2024. – Режим доступу до ресурсу: www.ukr.net/news/details/technologies/102367264.html | uk_UA |
| dc.relation.references | 2 ШІ у боротьбі з фейками: чи помічник він журналісту?. [Електронний ресурс] // Милослава Карпенко. – 2024. – Режим доступу до ресурсу: https://mediakrytyka.lnu.edu.ua/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 3 Нейромережа виявлятиме фейкові новини, згенеровані штучним інтелектом. ?. [Електронний ресурс] // MediaSapiens. – 2019. – Режим доступу до ресурсу: https://ms.detector.media/it-kompanii/post/23362/2019-08-19-neyromerezha-vyyavlyatyme-feykovi-novyny-zghenerovani-shtuchnym-intelektom/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 4 Фейки за допомогою штучного інтелекту та маніпуляції про мобілізацію: добірка тижня ?. [Електронний ресурс] // Павло Новик. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://ye.ua/syspilstvo/66671_Feyki_za_dopomogoyi_shtuchnogo_intelektu_ta_manipulyaciyi_pro_mobilizaciyi__dobirka_tizhnya.html | uk_UA |
| dc.relation.references | 5 I. Strutynska, H. Kozbur, L. Dmytrotsa, O. Hlado, I. Kozbur, N. Gashchyn: Analysis of the SMEs’ Digitalization State Using HIT Index and Machine Learning Technique. 13th International Conference on Advanced Computer Information Technologies (ACIT). Publisher: IEEE. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. Wroclaw,Poland. - p. 332-337 (Scopus). URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10275519 | uk_UA |
| dc.relation.references | 6 I. Strutynska, L. Dmytrotsa, H. Kozbur, L.Melnyk, R. Sherstiuk: The Unification of Approaches to Measuring the Digital Maturity of Business Structures (International and Domestic Approaches Volume I: Main Conference, PhD Symposium, and Posters, Kherson, Ukraine, September 28 - October 2, 2021. CEUR Workshop Proceedings. ICTERI 2021: pp. 10-23. URL: https://ceur-ws.org/Vol-3013/20210010.pdf | uk_UA |
| dc.relation.references | 7 I. Strutynska, L. Dmytrotsa, H. Kozbur, L. Melnyk: The Digital Business Transformation Index Determining and Monitoring: Development of a National Online Platform. Theoretical and Applied Problems, Ternopil, Ukraine, November 16-18, 2021. CEUR Workshop Proceedings 3039, CEUR-WS.org ITTAP 2021: pp. 327-334. URL: https://ceur-ws.org/Vol-3039/short33.pdf | uk_UA |
| dc.relation.references | 8 Штучний інтелект створює гостру проблему фейкових відгуків [Електронний ресурс] // Backstories. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://www3.nhk.or.jp/nhkworld/uk/news/backstories/2582/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 9 Усе, що потрібно знати про реакцію Google на AI-контент. [Електронний ресурс] // Ranktraker – 2022. – Режим доступу до ресурсу: https://www.ranktracker.com/uk/blog/everything-you-need-to-know-about-google%E2%80%99s-reaction-to-ai-content/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 10 Удосконалений метод виявлення фейкових новин [Електронний ресурс] // XНУ. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://elar.khmnu.edu.ua/statistics/items/2108fdbc-9020-4738-9ab5-e16fda203679 | uk_UA |
| dc.relation.references | 11 Аналіз методів навчання та інструментів нейромереж [Електронний ресурс] // Сybersecurity. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://csecurity.kubg.edu.ua/index.php/journal/article/view/464/369 | uk_UA |
| dc.relation.references | 12 5 найкращих інструментів і методів виявлення Deepfake. [Електронний ресурс] // Unite.ai. – 2024. – Режим доступу до ресурсу: www.unite.ai/uk/best-deepfake-detector-tools-and-techniques/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 13 Аналіз методів виявлення дезінформації в соціальних мережах за допомогою машинного навчання. [Електронний ресурс] // Максим Марценюк. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://csecurity.kubg.edu.ua/index.php/journal/article/view/537 | uk_UA |
| dc.relation.references | 14 Відповідальний ШІ: Вирішальна роль спостерігачів ШІ у протидії дезінформації про вибори. [Електронний ресурс] // Доктор Асад Аббас. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: http://surl.li/tscun | uk_UA |
| dc.relation.references | 15 ШІ у боротьбі з фейками: чи помічник він журналісту?. Медіакритика. [Електронний ресурс] // Вікторія Стень. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://mediakrytyka.lnu.edu.ua/novi-tehnologii-media/shi-u-borotbi-z-feykamy-chy-pomichnyk-vin-zhurnalistu.html | uk_UA |
| dc.relation.references | 16 OpenAI запропонує новий метод навчання моделей штучного інтелекту для боротьби з дезінформацією. [Електронний ресурс] // Getty Images. – 2024. – Режим доступу до ресурсу: https://forbes.ua/news/openai-zaproponue-noviy-metod-navchannya-modeley-shtuchnogo-intelektu-dlya-borotbi-z-dezinformatsieyu-01062023-13956 | uk_UA |
| dc.relation.references | 17 Медіаклони й дезінформація. Лайфхаки та інструменти для боротьби з фейками. [Електронний ресурс] // Лілія Мицко. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://mediamaker.me/mediaklony-j-dezinformacziya-lajfhaky-ta-instrumenty-dlya-borotby-z-fejkamy-5540/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 18 ШІ виявлення ворожих висловлювань для боротьби зі стереотипами та дезінформацією [Електронний ресурс] // Хазіка Саджид. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: http://surl.li/rrojp | uk_UA |
| dc.relation.references | 19 США розробили систему на основі ШІ для протидії російській дезінформації [Електронний ресурс] // Голос Америки.. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://texty.org.ua/fragments/109623/ssha-rozrobyly-systemu-na-osnovi-shi-dlya-protydiyi-rosijskij-dezinformaciyi/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 20 Meta створить команду для боротьби з дезінформацією [Електронний ресурс] // Антіна Прасад. – 2024. – Режим доступу до ресурсу: https://forbes.ua/news/meta-stvorit-komandu-dlya-borotbi-z-dezinformatsieyu-ta-zlovzhivannyami-shi-na-viborakh-u-es-26022024-19465 | uk_UA |
| dc.relation.references | 21 Україна готова ділитися з партнерами досвідом [Електронний ресурс] // Укрінформ. – 2024. – Режим доступу до ресурсу: https://www.ukrinform.ua/rubric-society/3829489-ukraina-gotova-dilitisa-z-partnerami-dosvidom-borotbi-z-rosijskou-dezinformacieu.html | uk_UA |
| dc.relation.references | 22 Дезінформація та штучний інтелект: (не)видима загроза сучасності [Електронний ресурс] // Ольга Петрів. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://cedem.org.ua/analytics/dezinformatsiya-shtuchnyi-intelekt/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 23 Gas Consumption Forecasting Using Machine Learning Methods and Taking into Account Climatic Indicators. Shymchuk, G., Lytvynenko, I., Hromyak, R., Lytvynenko, S., Hotovych, V. The 1st International Workshop on Computer Information Technologies in Industry 4.0, CITI 2023. Ternopil 14 -16 June 2023. Vol. 3468, pp. 156-163. URL: https://ceur-ws.org/Vol-3468/short8.pdf | uk_UA |
| dc.relation.references | 24 Simulation of cyclic signals (generalized approach). Lupenko, S., Lytvynenko, I., Hotovych, V. 4th International Conference on Informatics and DataDriven Medicine, IDDM 2021. Valencia. 19 November 2021. CEUR Workshop Proceedings. Vol. 3038, P. 86-92. ISSN 1613-0073 URL: https://ceur-ws.org/Vol3038/short2.pdf | uk_UA |
| dc.relation.references | 25 Lupenko S., Lytvynenko Ia., Hotovych V., Zozulia A., Chizoba N., Volyanyk O. (2021) Concept of design, requirements and generalized architectures of components of the integrated onto-oriented information environment of simulation and processing of cyclic signals. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol 102, no 2, pp. 147–160. | uk_UA |
| dc.relation.references | 26 Штучний інтелект на службі пропаганди. [Електронний ресурс] // Юлія Лавришин. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://ms.detector.media/kiberbezpeka/post/33149/2023-10-07-shtuchnyy-intelekt-na-sluzhbi-propagandy/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 27 Поміж Сціллою та Харібдою. Як штучний інтелект бореться з дезінформацією і поширює її. [Електронний ресурс] // Гала Скляревська. – 2022. – Режим доступу до ресурсу: https://www.stopfake.org/uk/pomizh-stsilloyu-ta-haribdoyu-yak-shtuchnij-intelekt-boretsya-z-dezinformatsiyeyu-i-poshiryuye-yiyi/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 28 ШІ може боротися з дезінформацією та упередженістю в новинах. [Електронний ресурс] // Алекс МакФарланд. – 2022. – Режим доступу до ресурсу: https://www.unite.ai/uk/ai-can-combat-misinformation-and-bias-in-news/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 29 Дезінформація штучним інтелектом – нам потрібен новий захист. [Електронний ресурс] // Rodion Shkurko. – 2024. – Режим доступу до ресурсу: https://rodionshkurko.com/blog/dezinformaciya-shtuchnim-intelektom-nam-potriben-novij-zahist | uk_UA |
| dc.relation.references | 30 Європа переймається ШІ та ризиками дезінформації. [Електронний ресурс] // Розі Біргардт. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://www.dw.com/uk/evropa-perejmaetsa-si-ta-rizikami-dezinformacii/a-65869238 | uk_UA |
| dc.relation.references | 31 Які загрози несе ChatGPT і як розпізнати текст, написаний ШІ. [Електронний ресурс] // МЕДІАЛАЙФХАК. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://internews.ua/opportunity/ChatGPT-threats-and-how-to-recognize-AI-written-text | uk_UA |
| dc.relation.references | 32 У США розробили систему на основі ШІ для протидії російській дезінформації. [Електронний ресурс] // Юлія Поліковська. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://ms.detector.media/internet/post/31909/2023-05-11-u-ssha-rozrobyly-systemu-na-osnovi-shi-dlya-protydii-rosiyskiy-dezinformatsii/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 33 Де журналісти можуть залучити штучний інтелект – кейси світових видань. [Електронний ресурс] // Вероніка Нановська. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://mediamaker.me/de-zhurnalisty-mozhut-zaluchyty-shtuchnyj-intelekt-kejsy-svitovyh-vydan-4797/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 34 Дезінформація, ШІ, війна в Україні: Всесвітній економічний форум назвав ризики найближчих 2 років. [Електронний ресурс] // Радіо Свобода. – 2024. – Режим доступу до ресурсу: https://www.radiosvoboda.org/a/news-dezinformatsia-viina-ryzyky/32768617.html | uk_UA |
| dc.relation.references | 35 Людям складно виявляти дезінформацію, створену ШІ, – дослідження. ms.detector.media [Електронний ресурс] // Юлія Поліковська. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://ms.detector.media/internet/post/32314/2023-06-30-lyudyam-skladno-vyyavlyaty-dezinformatsiyu-stvorenu-shi-doslidzhennya/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 36 Комплексний огляд блокчейну в ШІ. [Електронний ресурс] // Кунал Кейрівал. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: www.unite.ai/uk/a-comprehensive-review-of-blockchain-in-ai/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 37 8 способів використання штучного інтелекту (АІ) в розробці мобільних додатків. [Електронний ресурс] // Cases. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://cases.media/article/8-sposobiv-vikoristannya-shtuchnogo-intelektu-ai-v-rozrobci-mobilnikh-dodatkiv | uk_UA |
| dc.relation.references | 38 Інженери ШІ розробили метод, який може виявити наміри тих, хто поширює дезінформацію. [Електронний ресурс] // Деніель Нельсон. – 2022. – Режим доступу до ресурсу: https://www.unite.ai/uk/ai-engineers-develop-method-that-can-detect-intent-of-those-spreading-misinformation/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 39 5 найкращих інструментів і методів виявлення Deepfake. [Електронний ресурс] // Алекс МакФарланд. – 2024. – Режим доступу до ресурсу: www.unite.ai/uk/best-deepfake-detector-tools-and-techniques/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 40 Штучний інтелект і дезінформація: можливості та ризики в умовах війни [Електронний ресурс] // УКРІНФОРМ. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://www.ukrinform.ua/rubric-technology/3691961-stucnij-intelekt-i-dezinformacia-mozlivosti-ta-riziki-v-umovah-vijni.html | uk_UA |
| dc.relation.references | 41 Поради та інструменти для виявлення дезінформації про напад Росії на Україну. [Електронний ресурс] // Досвід Інновацій. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://redactor.in.ua/2022/05/11/porady-ta-instrumenty-dlya-vyyavlennya-dezinformacziyi-pro-napad-rosiyi-na-ukrayinu/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 42 Порівняльний аналіз систем виявлення і запобігання дезінформації [Електронний ресурс] // Олександр Риков. – 2019. – Режим доступу до ресурсу: https://openarchive.nure.ua/server/api/core/bitstreams/381a4953-9306-4362-a6d1-e7199f2f425a/content | uk_UA |
| dc.relation.references | 43 Порівняльний аналіз ефективності методів виявлення дезінформації [Електронний ресурс] // Даценко, М. Д. – 2020. – Режим доступу до ресурсу: https://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/157864 | uk_UA |
| dc.relation.references | 44 Вивчення ролі штучного інтелекту в академічних [Електронний ресурс] // Джесіка Аббадія. – 2023. – Режим доступу до ресурсу: https://mindthegraph.com/blog/uk/ai-in-academic-research/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 45 Інтерактивна діаграма зміщення медіа [Електронний ресурс] // Ad Ad Fontes Media. – 2024. – Режим доступу до ресурсу: https://adfontesmedia.com/interactive-media-bias-chart/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 46 Набір даних для виявлення фейкових новин [Електронний ресурс] // FakeNewsNet. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://github.com/KaiDMML/FakeNewsNet | uk_UA |
| dc.relation.references | 47 Meta VS ШІ: як компанія планує боротися з дезінформацією – [Електронний ресурс] // Владислав Гринів. – 2024. – Режим доступу: https://speka.media/meta-vs-si-yak-kompaniya-planuje-borotis-z-dezinformacijeyu-p6m8kw | uk_UA |
| dc.relation.references | 48 НАТО Ревю – Протидія дезінформації: посилення цифрової стійкості Альянсу – [Електронний ресурс] ] // Johns Hopkins. – 2021. – Режим доступу: https://www.nato.int/docu/review/uk/articles/2021/08/12/protidya-deznformats-posilennya-tsifrovo-stjkost-al-yansu/index.html | uk_UA |
| dc.relation.references | 49 Боротьба з дезінформацією у соцмережах: погляд зі Сполучених Штатів – [Електронний ресурс] // Павло Будряк. – 2024. – Режим доступу: https://cedem.org.ua/analytics/borotba-dezinformatsiya-usa/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 50 Дезінформація у соцмережах: ЄС попереджає Х, Meta і TikTok – [Електронний ресурс] // Люсія Шультен. – 2024. – Режим доступу: https://www.dw.com/uk/dezinformacia-u-socmerezah-es-poperedzae-h-meta-i-tiktok/a-67120427 | uk_UA |
| dc.relation.references | 51 В.І. Голінько, М.Ю. Іконніков, Я.Я. Лебедєв. Охорона праці в галузі інформаційних технологій / В.І. Голінько, М.Ю. Іконніков, Я.Я. Лебедєв. ‒ Дніпропетровськ: НГУ, 2015 ‒ 97 с. | uk_UA |
| dc.relation.references | 52 Робота за комп’ютером, наслідки та поради [Електронний ресурс] // АПАУ. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://cutt.ly/twDgKv06 | uk_UA |
| dc.relation.references | 53 Організація робочого місця оператора з обробки інформації та програмного забезпечення [Електронний ресурс] // Сонгрова О. В. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://naurok.com.ua/organizaciya-robrchogo-miscyaoperatora-z-obrobki-informaci-ta-programnogo-zabezpechennya-249780.html | uk_UA |
| dc.relation.references | 54 Організація робочого місця оператора ПК [Електронний ресурс] // Studcon. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: http://studcon.org/organizaciyarobochogo-miscya-operatora-pk 93 52. Охорона праці в офісі. Вимоги до робочого місця офісного працівника [Електронний ресурс] // AGN International. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://gc.ua/uk/oxorona-praci-v-ofisi-vimogi-do-robochogo-miscya-ofisnogopracivnika/ | uk_UA |
| dc.relation.references | 55 Указ президента України 479/2021 [Електронний ресурс] // Зеленський В. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://www.president.gov.ua/documents/4792021-40181 | uk_UA |
| dc.relation.references | 56 Указ президента України [Електронний ресурс] // Зеленський В. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/479/2021#Text | uk_UA |
| dc.contributor.affiliation | ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна | uk_UA |
| dc.coverage.country | UA | uk_UA |
| Розташовується у зібраннях: | 122 — комп’ютерні науки | |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Mag_2024_SNnm_61_Datsyk_S_V.pdf | 2,01 MB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.
Інструменти адміністратора