Form of studies |
Bachelor |
Title of the study programm |
Information Technology |
Title in original language |
Radošā mākslīgā intelekta spēju analīze programminženierijas vajadzībām |
Title in English |
Analysis of Generative Artificial Intelligence Capabilities for Software Engineering Needs |
Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
Scientific advisor |
Uldis Karlovs-Karlovskis |
Reviewer |
Ilze Bērziņa |
Abstract |
Darba ietvaros tiek izpētīti mākslīgā intelekta pamati un tā izmantošana
programminženierijā. Tika veikta aptauja uzņēmumā ‘SAF Tehnika’, no kā tiek definēti
problēmgadījumi, koda ģenerēšana, kļūdu atrašana un atkļūdošana, kuri tiek risināti ar
radošā mākslīgā intelekta palīdzību. Darba mērķis ir radošā mākslīgā intelekta lietotņu
spēju analīze programminženierijas vajadzībām, lai noteiktu, vai lietotnes var būt
noderīgi palīgrīki programminženierijā. Tiek secināts, ka mākslīgā intelekta nozare ļoti
strauji attīstās, ir vairāki radošā mākslīgā intelekta rīki, kuri izmanto vienu un to pašu lielo valodas modeli, kā arī radošā mākslīgā intelekta rīki var atvieglot programmētāju darbu veicot definēto problēmgadījumu uzdevumu izpildi. Darba praktiskajā daļā tiek analizēta vairāku radošā mākslīgā intelekta lietotņu spējas pildīt no aptaujas definēto problēmgadījumu uzdevumus. Tiek apskatīti iegūtie problēmgadījumu uzdevumu
rezultāti. Tiek noskaidrots ekspertu (programmētāju) viedoklis par iegūtajiem
problēmgadījumu uzdevumu risinājumiem, un vai šāda veida problēmgadījumos varētu
izmantot radošā mākslīgā intelekta lietotnes. Tiek secināts, ka radošais mākslīgais
intelekts var tikt izmantots kā palīgrīks koda ģenerēšanai. Kļūdu atrašanai un
atkļūdošanai netiek ieteikts paļauties uz radošā mākslīgā intelekta lietotņu
piedāvātajiem risinājumiem.
Darba apjoms – 63 lpp., 17 attēli, 11 tabulas, 66 informācijas avoti un 2
pielikumi. |
Keywords |
mākslīgais intelekts, radošais mākslīgais intelekts, programminženierija, lielie valodas modeļi, aptauja. |
Keywords in English |
artificial intelligence, generative artificial intelligence, software engineering, large language models, survey. |
Language |
lv |
Year |
2024 |
Date and time of uploading |
27.05.2024 20:50:27 |