Гаврилюк Максим Сергійович

Гаврилюк Максим Сергійович

Гаврилюк Максим Сергійович - асистент кафедри комп'ютерних технологій та економічної кібернетики Національного університету водного господарства та природокористування, аспірант за спеціальністю «Комп'ютерні науки».

Освіта

У 2020 році з відзнакою закінчив Національний університет водного господарства та природокористування та здобув ступінь вищої освіти бакалавра у галузі знань «Економіка» за освітньою програмою «Економічна кібернетика».
У 2021 році з відзнакою закінчив Національний університет водного господарства та природокористування та здобув ступінь вищої освіти магістра у галузі знань «Економіка» за освітньою програмою «Інформаційні технології в бізнесі».
З 2022 року - аспірант Національного університету водного господарства та природокористування за спеціальністю «Комп'ютерні науки».

Професійна діяльність

З 2023 року - асистент кафедри комп'ютерних технологій та економічної кібернетики Національного університету водного господарства та природокористування.

Підвищення кваліфікації

• 2025 – «Освітні інструменти критичного мислення». Prometheus. Онлайн-курс (неформальна освіта). Обсяг – 60 год. (2 кредити ЄКТС). Сертифікат від 11.11.2025.
• 2025 – «Академічна доброчесність: онлайн-курс для викладачів». Prometheus. Онлайн-курс (неформальна освіта). Обсяг – 60 год. (2 кредити ЄКТС). Сертифікат від 10.11.2025.
• 2025 – «Великий курс про штучний інтелект в освіті». ГО «Прогресильні». Онлайн-курс (неформальна освіта). Обсяг – 45 год. (1,5 кредити ЄКТС). Сертифікат від 23.06.2025.
• 2024 – «Machine Learning Essentials». Coursera. Онлайн-курс (неформальна освіта). Обсяг – 17 год. (0,57 кредита ЕКТС). Сертифікат від 11.11.2024.
• 2024 – «Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning». Coursera. Онлайн-курс (неформальна освіта). Обсяг – 22 год. (0,73 кредита ЕКТС). Сертифікат від 05.11.2024.
• 2023 – «Проєктування оціночних матеріалів контролю в навчально-науковому центрі незалежного оцінювання (ННЦНО). Створення та наповнення освітніх компонент на базі навчальної платформи Moodle». Школа лідерства НУВГП. Онлайн-курс (неформальна освіта). Обсяг – 30 год. (1 кредит ЕКТС). Сертифікат від 18.12.2023.

Викладає дисципліни

• Основи цифрових технологій
• Економіко-математичні методи і моделі
• Методи та системи штучного інтелекту

Навчально-методичні праці

1. Методичні вказівки до виконання практичних робіт з дисципліни «Основи цифрових технологій» для здобувачів вищої освіти першого (бакалаврського) рівня за освітньою програмою «Право» спеціальності 081 «Право» денної та заочної форми навчання. [Електронне видання] / Василів В. Б., Гаврилюк М. С. - Рівне : НУВГП, 2024. - 72 с. URL: https://ep3.nuwm.edu.ua/31005/1/04-05-90%D0%9C.pdf
2. Методичні вказівки до виконання самостійної роботи з дисципліни Основи цифрових технологій для здобувачів вищої освіти першого (бакалаврського) рівня за освітньою програмою «Право» спеціальності 081 «Право» денної та заочної форми навчання. [Електронне видання] / Василів В. Б., Гаврилюк М. С. - Рівне : НУВГП, 2024. - 14 с. URL: https://ep3.nuwm.edu.ua/30934/1/04-05-89%D0%9C.pdf

Навчально-методичне забезпечення

Економіко-математичні методи і моделі

Вихідні дані до лабораторних робіт
Лабораторна робота 1
Лабораторна робота 2
Лабораторна робота 3
Лабораторна робота 4
Лабораторна робота 5
Лабораторна робота 6
Лабораторна робота 7
Лабораторна робота 8
Лабораторна робота 9

Самостійна робота 1
Самостійна робота 2

Методи та системи штучного інтелекту

Лабораторна робота 1

Наукова діяльність

Наукові інтереси

Машинне навчання, моделювання врожайності сільськогосподарських культур, класифікація, аналіз впливу кліматичних факторів, економіко-математичне моделювання, інтелектуальний аналіз даних.

Наукові профілі

Scopus Google Scholar ORCID

Список наукових праць

У виданнях, які індексуються у наукометричних базах Scopus або Web of Science

2026

1. Hrytsiuk, P., Babych, T., Kardash, O., Havryliuk, M. (2026). Application of Machine Learning for Wheat Yield Prediction. In: Potapov, I., et al. Digitalisation and Digital Transformation. RTC-Digital 2023. Communications in Computer and Information Science, Vol. 2647. P. 3-11. Springer, Cham. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-032-04731-1_1.

2025

1. Hrytsiuk, P., Havryliuk, M. (2025). Modeling of the Nonlinear Impact of Climatic Factors on Wheat Yield Using Machine Learning Techniques. In: Ermolayev, V., et al. Information and Communication Technologies in Education, Research, and Industrial Applications. ICTERI 2024. Communications in Computer and Information Science, Vol. 2359. P. 20-35. Springer, Cham. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-031-81372-6_2.
2. Hrytsiuk, P., Havryliuk, M., Nehrey, M. (2025). Constructing the Optimal Temperature Trajectory for the Wheat Vegetative Cycle. In: Ermolayev, V., et al. Information and Communication Technologies in Education, Research, and Industrial Applications. ICTERI 2025. Communications in Computer and Information Science, Vol. 2763. P. 101-116. Springer, Cham. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-032-10477-9_8.

2023

1. Hrytsiuk P., Babych T., Baranovsky S., Havryliuk M. Assessing of Climate Impact on Wheat Yield using Machine Learning Techniques. CEUR Workshop Proceedings. Proceedings of the 11-th International Conference "Information Control Systems & Technologies (ICST-2023)". Odesa, Ukraine, September 21-23, 2023. Vol. 3513. P. 314-329. URL: https://ceur-ws.org/Vol-3513/paper26.pdf.

У наукових фахових виданнях України

2025

1. Грицюк П.М., Гаврилюк М.С. Моделювання впливу кліматичних факторів на врожайність пшениці методами машинного навчання. Штучний інтелект. 2025. 30(1):121-130. DOI: https://doi.org/10.15407/jai2025.01.121.
2. Грицюк П.М., Гаврилюк М.С., Джоші О.І. Ідентифікація закону розподілу трендових залишків врожайності як інструмент моделювання ризиків зерновиробництва. Штучний інтелект. 2025. 30(2):72-83. DOI: https://doi.org/10.15407/jai2025.02.072.

Виступ з доповідями на науково-технічних конференціях, семінарах та участь у виставках

2025

1. Havryliuk M., Hrytsiuk P., Modeling the nonlinear influence of climatic factors on wheat yield using machine learning methods. Advances in Science, Technology, and Society: Proceedings of the International Scientific Conference. Oxford, United Kingdom, February 20, 2025. P. 210-214. URL: https://surl.li/gbvatw.
2. Грицюк П.М., Бабич Т.Ю., Гаврилюк М.С. Побудова оптимальної температурної траєкторії вегетації пшениці. IX Міжнародна науково-методична конференція «Математичні методи, моделі та інформаційні технології в економіці». Чернівці, Україна, 24-25 квітня 2025 р. / Чернівці: Чернівецький національний університет імені Ю. Федьковича, 2025. С. 69-71. URL: https://surl.li/xzrzdh.
3. Гаврилюк М.С. Моделювання нелінійного впливу кліматичних факторів на врожайність пшениці методами машинного навчання. Науково-практична конференція студентів та аспірантів навчально-наукового інституту кібернетики, інформаційних технологій та інженерії, м. Рівне, 14 травня 2025 р. / Рівне: НУВГП, 2025. С. 49. URL: http://ep3.nuwm.edu.ua/id/eprint/32981.
4. Гаврилюк М.С., Грицюк П.М. Використання закону розподілу трендових залишків врожайності для моделювання ризиків виробництва зерна. Modeling, control and information technologies: Proceedings of VIII International scientific and practical conference. Рівне, Україна, 6-8 листопада 2025 р. / Рівне: Національний університет водного господарства та природокористування, 2025. No. 8, С.286-288. DOI: https://doi.org/10.31713/MCIT.2025.089.
5. Гаврилюк М.С. Нелінійне моделювання впливу кліматичних факторів на врожайність пшениці в Україні. ХIII Всеукраїнська науково-практична конференція «Форум молодих економістів-кібернетиків. Моделювання економіки: проблеми, тенденції, досвід». Львів, Україна, 21-22 листопада 2025 р. / Львів: Львівський національний університет імені Івана Франка, 2025. С.101-102. URL: https://surl.li/nirsso.

2024

1. Гаврилюк М.С. Використання машинного навчання для управління процесами аграрної економіки. Науково-практична конференція студентів та аспірантів навчально-наукового інституту кібернетики, інформаційних технологій та інженерії, м. Рівне, 23 травня 2024 р. / Рівне: НУВГП, 2024. С. 17. URL: https://surl.lu/pzyiim.
2. Гаврилюк М.С., Грицюк П.М. Ідентифікація закону розподілу залишків врожайності сільськогосподарських культур. ІV Міжнародна науково-практична конференція «Комп’ютерне моделювання та програмне забезпечення інформаційних систем і технологій 2024» (КМПЗ 2024). Чернівці, Україна, 30 травня - 01 червня 2024 р. / Чернівці: Приватний вищий навчальний заклад "Буковинський університет", 2024. С. 76-80. URL: https://surl.lt/kpqryv.
3. Грицюк П.М., Гаврилюк М.С. Оцінювання нелінійного впливу кліматичних факторів на врожайність пшениці. Збірник матеріалів Всеукраїнської науково-практичної конференції «Штучний інтелект. Наука. Бізнес». Одеса, Україна, 22 жовтня 2024 р. / Одеса: ІКОСГ НААН, 2024. С. 18-21. URL: https://surl.li/dyvspj.
4. Гаврилюк М.С., Грицюк П.М. Дослідження впливу кліматичних факторів на коливання врожайності пшениці. ХII Всеукраїнська науково-практична конференція «Форум молодих економістів-кібернетиків. Моделювання економіки: проблеми, тенденції, досвід». Львів, Україна, 22-23 листопада 2024 р. / Львів: Львівський національний університет імені Івана Франка, 2024. С. 11-14. URL: https://surl.li/oxubrq.
5. Hrytsiuk P., Havryliuk M. Modeling of the nonlinear impact of climatic factors on wheat yield using machine learning techniques. 19th International Conference on ICT in Education, Research, and Industrial Applications (ICTERI-2024). Lviv, Ukraine, September 23-27, 2024. P. 20-35. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-81372-6_2.

2023

1. Havryliuk M., Hrytsiuk P., Kardash O., Babych T. Forecasting of Wheat Yield using Machine Learning Techniques. Materials of the Online Twinning Conference Digital Theme Research Twinning Conference 2023, 27-31 March 2023. URL: https://surl.li/zuvrnf.
2. Havryliuk M.S., Hrytsiuk P.M. Wheat yield forecasting using machine learning methods. Проблеми та перспективи розвитку сучасної науки: збірник тез доповідей Міжнародної науково-практичної конференції молодих науковців, аспірантів і здобувачів вищої освіти, м. Рівне, 11-12 травня 2023 р. / Рівне: НУВГП, 2023. C. 139-142. URL: https://surl.li/fbqqur.
3. Грицюк П.М., Гаврилюк М.С. Оцінка втрат врожаю пшениці внаслідок військової агресії росії. Інтегровані інтелектуальні робототехнічні комплекси (ІІРТК-2023). XVI Міжнародна науково-практична конференція, м. Київ, Україна, 23-24 травня 2023 р. / Київ: НАУ, 2023. С.374-376. URL: https://surl.li/yxmszh.
4. Hrytsiuk P., Babych T., Baranovskii S., Havryliuk M. Assessing of Climate Impact on Wheat Yield using Machine Learning Techniques. Materials of the XI International Scientific-Practical Conference "Information Control Systems and Technologies (ICST-2023)". Odessa, September 21-23, 2023. P. 102-105. URL: http://icst-conf.com/2023.pdf.
5. Грицюк П.М., Гаврилюк М.С. Використання машинного навчання для управління процесами аграрної економіки, 2023 Міжнародна конференція з інноваційних рішень у програмній інженерії (ICISSE). Івано-Франківськ, Україна, 29-30 листопада 2023 р. / Івано-Франківськ: Прикарпатський національний університет імені Василя Стефаника, 2023. С. 150-154. DOI: https://zenodo.org/records/10397356.

2022

1. Грицюк П.М., Гаврилюк М.С. Класифікаційний підхід до прогнозування врожайності. Тези доповідей Х Всеукраїнська науково-практична конференція Форум молодих економістів-кібернетиків “Моделювання економіки: проблеми, тенденції, досвід”, м. Львів, 25 листопада 2022 р. С. 47-49. URL: https://econom.lnu.edu.ua/wp-content/uploads/2023/10/zbirnyk_2022.pdf.

Інші досягнення

• Комп'ютерна програма «Математичне моделювання впливу кліматичних факторів на врожайність методами машинного навчання». Свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір №127859 від 26.06.2024 р.
• Комп'ютерна програма «Ветеранський маршрут». Свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір №134626 від 24.03.2025 р.

Контакти

e-mail: m.s.havryliuk@nuwm.edu.ua