Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/335076| Заглавие документа: | Использование искусственного интеллекта для написания Java программ |
| Другое заглавие: | Use of artificial intelligence for writing Java programs / I. N. Blinou, V. S. Romanchik |
| Авторы: | Блинов, И. Н. Романчик, В. С. |
| Тема: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Автоматика. Вычислительная техника |
| Дата публикации: | 2025 |
| Издатель: | Минск : БГУ |
| Библиографическое описание источника: | Трансформация механико-математического и IT-образования в условиях цифровизации : материалы ІІ Междунар. науч.-практ. конф., Респ. Беларусь, Минск, 22–24 апр. 2025 г. В 2 ч. Ч. 2 / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: Н. В. Бровка (гл. ред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2025. – С. 10-14. |
| Аннотация: | Доклад посвящен использованию генеративного искусственного интеллекта (GenAI) в процессе разработки Java-программ. Рассматриваются ключевые методы и инструменты, которые помогают разработчикам ускорить написание кода, автоматизировать тестирование, улучшить качество кода и упростить поддержку приложений. Особое внимание уделяется таким инструментам, как GitHub Copilot, OpenAI Codex и Amazon CodeGuru, которые позволяют эффективно интегрировать GenAI в рабочий процесс. Подчеркивается важность проверки качества сгенерированного кода и описываются подходы к автоматизированному тестированию, статическому анализу и код-ревью. Заключение акцентирует внимание на том, что, несмотря на полезность GenAI, тщательная проверка и тестирование остаются необходимыми для обеспечения надежности и безопасности программного обеспечения |
| Аннотация (на другом языке): | This article is dedicated to the use of generative artificial intelligence (GenAI) in the process of developing Java programs. It discusses key methods and tools that help developers accelerate code writing, automate testing, improve code quality, and simplify application maintenance. Special attention is given to tools such as GitHub Copilot, OpenAI Codex, and Amazon CodeGuru, which enable effective integration of GenAI into the workflow. The article emphasizes the importance of verifying the quality of generated code and describes approaches to automated testing, static analysis, and code review. The conclusion highlights that, despite the usefulness of GenAI, thorough verification and testing remain essential to ensure the reliability and security of software |
| Доп. сведения: | Раздел V. Учебно-методическое обеспечение естественно-математического и ИТ-образования в условиях цифровизации |
| URI документа: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/335076 |
| ISBN: | 978-985-881-796-1 978-985-881-798-5 (ч. 2) |
| Лицензия: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Располагается в коллекциях: | 2025. Трансформация механико-математического и IT-образования в условиях цифровизации |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.