Thesis supervisor: Gábor Antal
Location of studies (in Hungarian): SZTE Abbreviation of location of studies: SZTE
Description of the research topic:
A mesterséges intelligencia modellek, köztük a Nagy Nyelvi Modellek (LLM-ek) alkalmazása egyre nagyobb teret nyer a szoftverfejlesztés és a szoftverminőség-elemzés terén. A modellek képesek a természetes nyelvi szövegek mély megértésére és generálására, így potenciálisan forradalmasíthatják a szoftverfejlesztés, valamint a szoftverelemzés folyamatait. Azonban a különböző modellek hatékonysága és megbízhatósága még nem teljesen kielemzett, különösen a nagyméretű és komplex szoftverrendszerek esetében. A Szoftverfejlesztés Tanszék számos kutatási eredménnyel rendelkezik a mesterséges intelligencia modellek alkalmazási lehetőségeinek kutatásában, valamint fejlett forráskód analizálási technológiákkal a legnépszerűbb programozási nyelvekre.
A téma keretén belül kidolgozandók olyan hatékony módszerek és algoritmusok, amelyek a mesterséges intelligencia modellek eredményeinek felhasználásával alkalmasak nagyméretű valós szoftverrendszerek és fejlesztési folyamataik elemzésére, hatékonyabbá tételére. Különös figyelmet kell fordítani a modellek pontosságára, teljesítményére és a hamis pozitív eredmények minimalizálására, valamint a modellek által generált javaslatok integrálhatóságára a fejlesztési folyamatba. A téma keretén belül tetszőleges egyéb (statikus, dinamikus) módszerek is felhasználhatók, ezek kombinálhatók a mesterséges intelligencia modellekkel.