This chapter presents the application of new information technology in education for the training of air traffic controllers (ATCs). Machine learning, multi-criteria decision analysis, and text analysis as the methods of artificial intelligence for ATCs training have been described. The authors have made an analysis of the International Civil Aviation Organization documents for modern principles of ATCs education. The prototype of the neural network for evaluating the timeliness and correctness of the decision making by ATCs has been developed. The new theoretical and practical tasks for simulation and pre-simulation training have been obtained using expert judgment method. The methodology for sentiment analyzing the airline customers' opinions has been proposed. In addition, the examples of artificial intelligence systems and expert systems by the authors, students and colleagues from National Aviation University, Ukraine and Gdansk University of Technology, Poland have been proposed.

No abstract

This chapter presents the application of new information technology in education for the training of air traffic controllers (ATCs). Machine learning, multi-criteria decision analysis, and text analysis as the methods of artificial intelligence for ATCs training have been described. The authors have made an analysis of the International Civil Aviation Organization documents for modern principles of ATCs education. The prototype of the neural network for evaluating the timeliness and correctness of the decision making by ATCs has been developed. The new theoretical and practical tasks for simulation and pre-simulation training have been obtained using expert judgment method. The methodology for sentiment analyzing the airline customers' opinions has been proposed. In addition, the examples of artificial intelligence systems and expert systems by the authors, students and colleagues from National Aviation University, Ukraine and Gdansk University of Technology, Poland have been proposed.

Досліджено природу виникнення та існування супутнього сліду. Визначено потенційно небезпечні зонирозповсюдження супутнього сліду. Проаналізовано наявну систему лінії плит, проблеми, які можуть виникнутипід час впровадження системи в міжнародному аеропорті Бориспіль. Наведено переваги та недоліки системилінії плит на прикладі міжнародного аеропорту Бориспіль.

Економічні науки УДК 338.31 ЛАЗОРЕНКО ВІТАЛІЙ, аспірант кафедри кібернетики та системного аналізу, Київський національний торговельно-економічний університет ОЦІНКА ФІНАНСОВОГО СТАНУ ПІДПРИЄМСТВА СФЕРИ ПОСЛУГ ІЗ ВИКОРИСТАННЯМ КАРТ КОХОНЕНА Стаття присвячена дослідженню фінансового стану підприємства сфери послуг. Стабілізація фінансового стану є пріоритетним завданням окремого підприємства та економічної системи в цілому. Задачу забезпечення стабільності фінансової діяльності підприємства запропоновано вирішувати за допомогою нейронної мережевої моделі кластеризації-самоорганізуючих карт Кохонена, що дозволяє відобразити результати фінансового аналізу у вигляді компактних і зручних для інтерпретації двовимірних карт. Проаналізовано послуги підприємства та проведено сегментацію бази відвідувачів, побудовано профілі користувачів послуг шляхом виявлення їх схожої поведінки в плані частоти, типу замовлених послуг та проведено оцінку найбільш і найменш прибуткових сегментів. Сегментацію відвідувачів готелю-ресторану проведено за допомогою підходу, який базується на алгоритмі Кохонена, та проведено кластеризацію об'єктів за алгоритмом Кохонена. Цей інтерфейс використовується для пошуку закономірностей у великих масивах даних, що дозволяє проводити розвідувальний аналіз даних, який відрізняється від класичних статистичних процедур. Ключові слова: фінансова стійкість; сфера послуг; фінансовий ризик; фінансовий стан; карти Кохонена.