Please use this identifier to cite or link to this item:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/335076| Title: | Использование искусственного интеллекта для написания Java программ |
| Other Titles: | Use of artificial intelligence for writing Java programs / I. N. Blinou, V. S. Romanchik |
| Authors: | Блинов, И. Н. Романчик, В. С. |
| Keywords: | ЭБ БГУ::ЕСТЕСТВЕННЫЕ И ТОЧНЫЕ НАУКИ::Кибернетика ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Автоматика. Вычислительная техника |
| Issue Date: | 2025 |
| Publisher: | Минск : БГУ |
| Citation: | 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. |
| Abstract: | 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 |
| Abstract (in another language): | 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 |
| Description: | Раздел V. Учебно-методическое обеспечение естественно-математического и ИТ-образования в условиях цифровизации |
| URI: | https://elib.bsu.by/handle/123456789/335076 |
| ISBN: | 978-985-881-796-1 978-985-881-798-5 (ч. 2) |
| Licence: | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Appears in Collections: | 2025. Трансформация механико-математического и IT-образования в условиях цифровизации |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.