Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/8303
Назва: МЕТОДИ ТА ЗАСОБИ ОПТИМІЗАЦІЇ АВТОМАТИЗОВАНОГО ГЕНЕРУВАННЯ ПРОГРАМНОГО КОДУ ЗАСОБАМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
Автори: Духов, Денис
Ключові слова: ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ
ГЕНЕРАТИВНИЙ ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ
АРХІТЕКТУРА ТРАНСОФОРМЕРИ
ГЕНЕРАЦІЯ ПРОГРАМНОГО КОДУ
Дата публікації: 2025
Бібліографічний опис: Духов Д.Ю. МЕТОДИ ТА ЗАСОБИ ОПТИМІЗАЦІЇ АВТОМАТИЗОВАНОГО ГЕНЕРУВАННЯ ПРОГРАМНОГО КОДУ ЗАСОБАМИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ : кваліфікаційна робота ... магістра : 123 – Комп'ютерна інженерія. Кривий Ріг, 2025. 123 с.
Короткий огляд (реферат): Об’єкт аналізу – методи та засоби оптимізації автоматизованого генерування прогрманого колу засобами штучного інтелекту. Проєкт складається з 4 розділів. Перший розділ. Огляд сучасних підходів та проблематика автоматизованого генерування програмного коду засобами штучного інтелекту. Досліджується як текстовий запит перетвоюється у програмний код. Використання в шутчному інтелкті Abstract Syntax Tree, Retrieval-Augmented Generation, Self-Correction, Low-Confidence та Mixture of Experts. Аналіз проблематика використання штучного інтелекту як коректність, якість, безпека, інтелктуальна власність та наслідки для розробників. Доугий розділ. Порівняльний аналіз видів зверненян до штучного інтелекту як веб-чати, локальній машин та розширення до IDE. Опис інструментів штучномого інтелекту у сфері генерації коду як автодоповнення,тестування, рефакторинг, документація та аналіз коду. Третій розділ. Оптимізація роботи агента генерації коду. Налаштування та оптимізація агента генерації коду в IDE. Використання Multi-Context Protocole для інтеграція інстурментів для аналізу Code Smell, покриття тестами, документація коду та безпековий аудит. Також виконання роботи у віртуальному середовщій. Передача повного контуролю штучному інтелекту над середовищем написанням коду. Четвертий розділ. Аналіз та прогнозування трендів штучного інтелекту у кодуванні. Використання апроксимація трендів для прогназування розвитку штучного інтелекту. Комплексний аналіз бенчмарків шутчного інтелекту у кодуванні та їх перенасичення. Ключові спостереження та майбутні напрямки розвитку даного напрямку.Результати тестування оптимізованого штучного інтелекту під написання програмного коду.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://ds.knu.edu.ua/jspui/handle/123456789/8303
Розташовується у зібраннях:2025

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Духов Денис Диплом.pdf4.54 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.