Navigacija

26D111VIR - Veštačka inteligencija u razvoju softvera

Specifikacija predmeta
Naziv Veštačka inteligencija u razvoju softvera
Akronim 26D111VIR
Studijski program Elektrotehnika i računarstvo
Modul modul Softversko inženjerstvo
Tip studija doktorske akademske studije
Nastavnik (predavač)
Nastavnik/saradnik (vežbe)
    Nastavnik/saradnik (DON)
      Broj ESPB 9.0 Status predmeta izborni
      Uslovljnost drugim predmetima nema
      Ciljevi izučavanja predmeta Upoznavanje sa upotrebom veštačke inteligencije u razvoju softvera, u izradi specifikacija, generisanju koda, automatizaciji testiranja, upravljanju softverskim projektom i kreiranju dokumentacije. Veliki jezički modeli u obrazovnom procesu iz domena programiranja. Kompleksnost razvoja softvera i redukcija vremena i troškova razvoja uz upotrebu veštačke inteligencije. Kontrola grešaka, rizika i otkaza.
      Ishodi učenja (stečena znanja) Očekivani ishod jeste sposobnost polaznika da analizira problem, odabere odgovarajuće alate iz domena veštačke inteligencije za razvoj softvera i efektivno procenjuje njihovu primenu radi povećanja efikasnosti razvoja softvera, kao i kvaliteta softverskog proizvoda.
      Sadržaj predmeta
      Link ka stranici predmeta https://teams.microsoft.com/l/team/19%3AHN7LjJV_dmYr5dwyvgIyCYCG6bd0hICd4KvonACcsHw1%40thread.tacv2/conversations?groupId=a7b2ba32-4eef-439c-9c3f-b8fc0f807749&tenantId=1774ef2e-9c62-478a-8d3a-fd2a495547ba
      Sadržaj teorijske nastave Generativni modeli veštačke inteligencije u razvoju softvera. Primeri alata i njihove primene, npr. GitHub Copilot, ChatGPT, Code Llama 2. Procena efikasnosti i kvaliteta generisanog koda i dokumentacije. Analiza naučnih radova iz predmetne oblasti, obrada slučajeva iz prakse u formi seminara. Promene u strukturi programerskih timova i procene ekonomskih efekata; socijalni aspekti profesije.
      Sadržaj praktične nastave Izrada samostalnog projekta sa prezentacijom.
      Literatura
      1. Chip Huyen, AI Engineering - Building Applications with Foundations Models, O'Reilly, 2024
      2. Michael Kofler, AI-Assisted Coding: A Practical Guide to Boosting Software Development with ChatGPT, GitHub Copilot, Ollama, Aider, and Beyond, Rheinwerk Computing, O'Reilly & Associates, 2025.
      3. Sauvola, Jaakko, et al. "Future of software development with generative AI." Automated Software Engineering, Vol. 31, No. 1, 2024.
      4. Coutinho, Mariana, et al. "The role of generative AI in software development productivity: A pilot case study." Proceedings of the 1st ACM International Conference on AI-Powered Software. 2024.
      5. Barenkamp, Marco, Jonas Rebstadt, and Oliver Thomas. "Applications of AI in classical software engineering." AI Perspectives, Vol. 1, No. 2, Springer, 2020.
      Broj časova aktivne nastave nedeljno tokom semestra/trimestra/godine
      Predavanja Vežbe DON Studijski i istraživački rad Ostali časovi
      8
      Metode izvođenja nastave Predavanja, samostalni projekat
      Ocena znanja (maksimalni broj poena 100)
      Predispitne obaveze Poena Završni ispit Poena
      Aktivnosti u toku predavanja 0 Pismeni ispit 0
      Praktična nastava 0 Usmeni ispit 30
      Projekti 70
      Kolokvijumi 0
      Seminari 0