Geri Dön

Yapay zeka destekli büyük dil modeli ile kodsuz web geliştirme platformu tasarımı ve uygulaması

Design and implementation of a no-code web development platform with an ai-supported large language model

  1. Tez No: 934404
  2. Yazar: OSMAN KOÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. İBRAHİM YÜCEDAĞ, DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT ŞENTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Düzce Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

Bu tez çalışması, Yapay Zeka (YZ, Artificial Intelligence – AI) destekli dil modellerinin kodsuz yazılım geliştirme süreçlerindeki potansiyelini ele almakta ve bu alandaki inovatif bir yaklaşımı temsil eden ZOA platformunun geliştirilmesi ve değerlendirilmesini kapsamaktadır. ZOA, kullanıcılara doğal dil girdileriyle modern web bileşenleri oluşturma imkânı sunan bir kodsuz platform olarak tasarlanmıştır. Platform, özellikle HTML, CSS ve JavaScript tabanlı çıktılar üretmek için Doğal Dil İşleme (DDİ, Natural Language Processing – NLP) tekniklerinden faydalanmaktadır. Araştırmanın ilk aşamasında, literatürde mevcut kodsuz platformların avantajları ve sınırlılıkları incelenmiş, bu platformların yazılım geliştirme süreçlerine etkileri detaylandırılmıştır. Yapılan literatür taramasında, YZ destekli kodsuz platformların maliyet ve zaman açısından önemli avantajlar sağladığı ancak kullanıcı deneyimi ve ölçeklenebilirlik gibi alanlarda iyileştirme potansiyeli bulunduğu tespit edilmiştir. ZOA'nın geliştirilme sürecinde, Python tabanlı bir API ve React teknolojisi ile oluşturulmuş bir kullanıcı arayüzü entegre edilmiştir. Model, Tailwind CSS kullanılarak derlenen geniş bir HTML ve CSS veri seti ile eğitilmiş ve kullanıcı girdilerini anlamlandırarak dinamik çıktılar üretebilecek şekilde optimize edilmiştir. Eğitim sürecinde, veri setinin çeşitliliği ve modelin performansına etkisi detaylı bir şekilde analiz edilmiştir. Sonuç olarak, ZOA'nın performansı çeşitli test senaryolarıyla değerlendirilmiş ve platformun kullanıcı dostu yapısı ile geliştirme süreçlerini demokratikleştirme potansiyeline sahip olduğu ortaya konulmuştur. Çalışmanın bulguları, kodsuz platformların gelecekteki geliştirme süreçlerinde YZ ve DDİ entegrasyonunun önemini vurgulamaktadır. Ayrıca, bu çalışma ZOA'nın başarımını artırmak için kullanılabilecek farklı veri setleri ve optimizasyon yöntemleri üzerine öneriler sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis examines the potential of AI-supported language models in no-code software development processes and focuses on the development and evaluation of the ZOA platform, which represents an innovative approach in this field. ZOA is designed as a no-code platform that allows users to create modern web components using natural language inputs. The platform particularly leverages Natural Language Processing (NLP) techniques to generate HTML, CSS, and JavaScript-based outputs. In the initial phase of the research, the advantages and limitations of existing no-code platforms were analyzed, and their impacts on software development processes were detailed. The literature review identified that AI-supported no-code platforms provide significant cost and time advantages while revealing potential areas for improvement, such as user experience and scalability. During the development of ZOA, a Python-based API and a React-powered user interface were integrated. The model was trained with an extensive HTML and CSS dataset compiled using Tailwind CSS and optimized to interpret user inputs and produce dynamic outputs. The diversity of the dataset and its impact on the model's performance were thoroughly analyzed during the training process. In conclusion, the performance of ZOA was evaluated through various test scenarios, demonstrating its user-friendly structure and potential to democratize development processes. The findings highlight the importance of integrating AI and NLP in future no-code platform development processes. Furthermore, this study provides recommendations for improving ZOA's performance through alternative datasets and optimization techniques.

Benzer Tezler

  1. Yapay zeka destekli proje bilgi sistemleri: Horizon Europe projeleri üzerinden bir chatbot modeli

    Ai-powered project information systems: A chatbot model based on Horizon Europe projects

    BÜŞRA TAŞDELEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilim ve TeknolojiAnkara Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERİNÇ KARATAŞ

  2. AI-driven clinical decision support system: leveraging large language models and privacy-preserving technologies for enhanced triage and disease detection

    Yapay zeka destekli klinik karar destek sistemi: büyük dil modelleri ve gizlilik odaklı teknolojilerden yararlanarak gelişmiş triyaj ve hastalık tespiti

    ALPER KARAMANLIOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERDA NUR ALPASLAN

  3. BDM tabanlı akıllı kütüphane tarama ve diyalog sistemi

    BDM based smart library browsing and dialogue system

    SUAT GÖK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgi ve Belge YönetimiBatman Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAFZULLAH İŞ

  4. Polikistik Ovaryum Sendromu tanısı için yapay zeka destekli klinik araç tasarımı

    Artificial intelligence supported clinical tool design for the diagnosis of Polycystic Ovary Syndrome

    JACKLYN GÜNCE KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN BİLGİN

  5. Sanal ortam verileri ile yapay zeka tabanlı dinamik tahminleme modeli geliştirilmesi

    Developing an dynamic estimation model based on artificial intelligence with online data

    ADEM ÇAYIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH TÜYSÜZ