Науковий ступінь:
аспірант
Вчене звання:
-
Посада:
асистент
Рік народження:
1983
Зворотній зв'язок
Email:
Робочий кабінет:
ауд. 604, 1 корпус
Наукометричні профілі
Освіта та професійна діяльність
У 2006 році закінчив магістратуру Черкаського національного університету ім. Б. Хмельницького за спеціальністю «Програмне забезпечення автоматизованих систем», здобув кваліфікацію магістра комп’ютерних наук, системного аналітика.
З 2024 року — аспірант кафедри інформаційної безпеки та комп’ютерної інженерії Черкаського державного технологічного університету.
З 2025 року — асистент кафедри інформаційної безпеки та комп’ютерної інженерії та асистент кафедри статистики та прикладної математики Черкаського державного технологічного університету.
Освітня діяльність
Перелік основних дисциплін, що викладаються:
- «Нейромережі на основі фреймворку PyTorch»;
- «Огляд глибоких генеративних моделей».
Наукові інтереси та дослідження
Ключові напрями досліджень:
- машинне навчання та штучний інтелект;
- нейромережеве моделювання
- генеративні моделі;
- моделювання на основі узгодження потоків (flow matching).
Участь у конференціях:
- Всеукраїнська науково-практична конференція «Методологія наукових досліджень» (Черкаси, 15–16 листопада 2024 р.). Тези: Bondar V. The Main Types of Models in Machine Learning. — С. 88–90.
- XV Міжнародна науково-технічна конференція «Інформаційно-комп’ютерні технології» (Житомир, 28–29 березня 2025 р.). Тези: Бондар В. В., Бабенко В. Г. Сучасні підходи покращення ефективності механізму ембедінгів трансформерів. — С. 213–214.
- Міжнародна науково-практична конференція «Science in the Modern World: Innovations and Challenges» (Торонто, 4–6 вересня 2025 р.). Тези: Bondar V., Babenko V. Analysis and Survey on the Specifics of Application of Hybrid Adversarial-Diffusion Generative Models. — С. 78–87.
- IV Міжнародна науково-практична інтернет-конференція «Інновації та перспективні шляхи розвитку інформаційних технологій» ІПШРІТ-2025 (Черкаси, 25 листопада 2025 р.). Тези: Бондар В. В., Бабенко В. Г. Масштабування під час інференсу у дифузійних моделях: аналогія з міркуванням у великих мовних моделях.
- Практичні конференції «Kyiv AI & BigData Day» (2024, 2025 Spring, 2025, 2026 Spring) — участь у якості спікера.
Участь у науково-дослідних темах:
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.
Публікаційна активність
Основні наукові публікації:
- Bondar V., Semenov S., Babenko V., Holovniak D. FlowECG: Using Flow Matching to Create a More Efficient ECG Signal Generator, 2025. arXiv:2509.10491
- Bondar V., Babenko V., Trembovetskyi R., Korobeinyk Y., Dzyuba V. Deep Generative Models as the Probability Transformation Functions, 2025. arXiv:2506.17171
- Bondar V., Babenko V. Investigation of the Main Aspects of the Generative Models Applications in Machine Learning. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences, vol. 347, no. 1, pp. 69–72, 2025.
- Бондар В. В., Бабенко В. Г. Масштабування обчислень під час генерації як універсальний принцип для генеративних моделей. Телекомунікаційні та Інформаційні Технології, № 4, с. 229–234, 2025.
- Бондар В., Бабенко В. Порівняльний аналіз гібридних генеративних моделей з дифузійними та генеративно-змагальними елементами. Інфокомунікаційні та комп’ютерні технології, т. 1, № 09, с. 82–88, 2025. DOI: 10.36994/2788-5518-2025-01-09-10
- Bondar V., Myroniuk T., Lavdanskyi A., Babenko V. Research on the Avalanche Effect of a Cryptographic Algorithm Based on Information-Controlled Permutation Operations. 2025 IEEE 13th IDAACS, pp. 1–6. DOI: 10.1109/IDAACS68557.2025.11322399
- Lavdanskyi A., Faure E., Bondar V., Kharin O., Baikenov A., Tynymbayev S. Security of the Three-Pass Protocol on Permutations. 2025 IEEE 13th IDAACS, pp. 1–6. DOI: 10.1109/IDAACS68557.2025.11321972
- Bondar V. Inference-Time Scaling as a Universal Principle in Machine Learning: Classification and Cross-Domain Analysis. Visnyk of Kherson National Technical University, 2026.
Професійний розвиток та визнання
Підвищення кваліфікації та стажування
Сертифікати
Членство у професійних організаціях
Нагороди та відзнаки
Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.