Geri Dön

Üretken yapay zekâ ile otomatik kod üretimi ve geliştirme süreçlerinin iyileştirilmesi

Automatic code generation with generative artificial intelligence and the improvement of development processes

  1. Tez No: 957107
  2. Yazar: NIHAT HASHIMLI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NEGAR SADAT SOLEIMANI ZAKERI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 111

Özet

Bu çalışma, üretken yapay zekâ (YZ) sistemlerinin yazılım geliştirme süreçlerine olan etkilerini incelemektedir. Üretken YZ sistemleri, yazılımcıların kod yazma, test etme ve hata ayıklama gibi görevlerinde otomasyon sağlayarak iş yüklerini azaltmakta ve geliştirme süreçlerini daha verimli hâle getirmektedir. GPT tabanlı modeller, Codex, GitHub Copilot ve Amazon CodeWhisperer gibi araçlar aracılığıyla kod üretiminde yüksek doğruluk, hız ve kalite sağlanabilmektedir. Bu çalışmada, üretken YZ'nin yazılım mühendisliğinde nasıl dönüşümler yarattığı, geliştirici verimliliğine katkıları, yazılım kalitesi üzerindeki etkisi ve zaman/maliyet avantajları ele alınmaktadır. Ayrıca, bu sistemlerin beraberinde getirdiği etik ve teknik zorluklar, yanlış kod üretimi ve güvenlik gibi sorunlar tartışılmaktadır. Araştırma, literatür taramasının yanı sıra deneysel analizler de içermekte ve geleneksel yazılım geliştirme yöntemleriyle YZ destekli yöntemleri karşılaştırarak performans değerlendirmesi sunmaktadır. Sonuç olarak, üretken YZ sistemlerinin yazılım mühendisliğinde kalıcı bir dönüşüm başlattığı ve gelecekte insan-makine iş birliğini derinleştirecek şekilde gelişeceği öngörülmektedir.

Özet (Çeviri)

This study examines the impact of generative artificial intelligence (AI) systems on software development processes. Generative AI tools help automate tasks such as coding, testing, and debugging, thereby reducing developer workload and increasing efficiency. Tools like GPT-based models, Codex, GitHub Copilot, and Amazon CodeWhisperer enable high-accuracy and high-quality code generation. The research explores how these systems transform software engineering, enhance developer productivity, improve code quality, and provide time and cost advantages. Moreover, ethical and technical challenges such as inaccurate code generation and security vulnerabilities are discussed. The methodology includes literature review and experimental analysis, comparing traditional and AI-assisted development methods through performance metrics. Ultimately, the study concludes that generative AI systems have initiated a paradigm shift in software engineering and are expected to further strengthen human-machine collaboration in the future.

Benzer Tezler

  1. A new approach to increase variability and playability via game blending

    Oyun harmanlama yoluyla çeşitliliği ve oynanabilirliği geliştirmek için yeni bir yaklaşım

    ÖMER FARUK KARAKAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ELİF SÜRER

    DOÇ. DR. AYSU BETİN CAN

  2. Oto-kodlayıcı mimarisi kullanarak mermer yüzey anomali tespiti

    Marble surface anomaly detection using autoencoder architecture

    MUHAMMAD YAHYA ABDULLAH

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CEMİL ÖZ

  3. Fake news classification using machine learning and deep learning approaches

    Makine öğrenimi ve derin öğrenme yaklaşımlarını kullanarak sahte haber sınıflandırması

    SAJA ABDULHALEEM MAHMOOD AL-OBAIDI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TUBA ÇAĞLIKANTAR

  4. Yapay zeka algoritmaları ile sanatsal yaratım ve yeniden üretim potansiyellerinin 'FISPIS' tekniği üzerinden değerlendirilmesi

    Evaluating the creative and reproductive potentials of artificial intelligence algorithms through the 'FISPIS' technique

    GÜZİN GİZEM RENKLİDAĞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilim ve TeknolojiMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BÜLENT ONUR TURAN

  5. Generative AI in Healthcare: A Turkish Chatbot for Symptom Assesment and Tailored Recommendations

    Sağlikta üretken yapay zekâ: semptom değerlendirmesi ve kişiye özel öneriler için Türkçe bir sohbet botu

    YUNUS EMRE IŞIKDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT AYDOS