Рефакторинг крос-платформних застосунків з використанням штучного інтелекту

Simple item page
dc.contributor.authorСирота, Олександр Анатолійовичuk_UA
dc.contributor.authorГорячкін, Вадим Миколайовичuk_UA
dc.date.accessioned2025-03-12T11:16:44Z
dc.date.available2025-03-12T11:16:44Z
dc.date.issued2024
dc.descriptionО. Сирота: ORCID 0000-0001-7391-2471; В. Горячкін: ORCID 0000-0002-8952-952Xuk_UA
dc.description.abstractUKR: У сфері розробки програмного забезпечення продуктивність рефакторингу коду збільшується завдяки використанню штучного інтелект (ШІ). У процесі рефакторингу можна використовувати такі методи ШІ, як машинне навчання (ML), обробка природної мови (NLP) та генетичні алгоритми (GA). Кожен з методів має певний вплив на процес, як позитивний так і негативний. Зважаючи на це робота, що виконується ШІ, вимагає ретельного управління, щоб уникнути ряду проблем, наприклад "галюцинацій". Дослідження продовжують вивчати нові методи, оцінювати порівняльну ефективність та оптимізувати моделі ШІ для конкретних фреймворків і мов.uk_UA
dc.description.abstractENG: In software development, the productivity of code refactoring is increased by the use of artificial intelligence (AI). AI methods such as machine learning (ML), natural language processing (NLP), and genetic algorithms (GA) can be used in the refactoring process. Each method has a certain impact on the process, both positive and negative. With this in mind, the work performed by AI requires careful management to avoid a number of problems, such as "hallucinations". Research continues to explore new methods, evaluate comparative effectiveness, and optimize AI models for specific frameworks and languages.en
dc.identifier.citationСирота О. А., Горячкін В. М. Рефакторинг крос-платформних застосунків з використанням штучного інтелекту. Інформаційні технології в металургії та машинобудуванні – ІТММ’2024 : тези доп. Міжнародної наук.-техн. конф. (м. Дніпро, 10–11 квітня 2024 р.). Дніпро, 2024. C. 393–397. DOI: https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2024.01.075.uk_UA
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2024.01.075en
dc.identifier.issn2708-0102 (Online)
dc.identifier.urihttps://journals.nmetau.edu.ua/index.php/itmm/article/view/1807en
dc.identifier.urihttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/19773en
dc.language.isouk
dc.publisherУкраїнський державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпроuk_UA
dc.subjectрефакторингuk_UA
dc.subjectрозробкаuk_UA
dc.subjectкодuk_UA
dc.subjectкрос-платформні застосункиuk_UA
dc.subjectштучний інтелектuk_UA
dc.subjectмашинне навчанняuk_UA
dc.subjectобробка природної мовиuk_UA
dc.subjectгенетичний алгоритмuk_UA
dc.subjectrefactoringen
dc.subjectdevelopmenten
dc.subjectcodeen
dc.subjectcross-platform applicationsen
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectmachine learningen
dc.subjectnatural language processingen
dc.subjectgenetic algorithmen
dc.subjectКІТuk_UA
dc.subject.classificationTECHNOLOGY::Information technologyen
dc.titleРефакторинг крос-платформних застосунків з використанням штучного інтелектуuk_UA
dc.title.alternativeRefactoring Cross-Platform Applications Using Artificial Intelligenceen
dc.typeThesisen

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Syrota.pdf
Size:
215.87 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
159 B
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download

Collections

Міжнародна науково-технічна конференція «Інформаційні технології в металургії та машинобудуванні. ІТММ'24»
Інші праці КІТ