Zur Kurzanzeige

dc.contributor.advisorIvanovs, Maksims
dc.contributor.authorIvanova, Viktorija
dc.contributor.otherLatvijas Universitāte. Eksakto zinātņu un tehnoloģiju fakultāte
dc.date.accessioned2025-06-28T01:06:55Z
dc.date.available2025-06-28T01:06:55Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.other109196
dc.identifier.urihttps://dspace.lu.lv/dspace/handle/7/71160
dc.description.abstractBakalaura darba ietvaros tiek apskatīta makslīgā intelekta izmantošanas iespējas programmatūras testēšanas jomā, īpaši testa gadījumu automatizācijā. Pirmajā un otrajā sadaļās tiek pētīta makslīgā intelekta lomu programmatūras testēšanā, kā arī kā valodas modeļi var palīdzēt programmatūras izstrādes procesā. Praktiskā darba mērķis ir pārbaudīt vai mākslīgais intelekts spēj no pirmā mēģinājumā izveidot automatizēto testa kodu. Darbā tiek testētas 3 valodas modeļi - LlaMa3.2:1b, ChatGPT - 4o mini, DeepSeek V3. Eksperimenti tika veikti Google Colab vidē.
dc.description.abstractThe bachelor thesis explores the use of AI in software testing, especially in test case automation. The first and second sections of the thesis explore the role of AI in software testing as well as how language models can help in the software development process. The practical part aims to investigate whether artificial intelligence can produce automated test code on the first try. Three language models are being tested in this work: LlaMa3.2:1b, ChatGPT - 4o mini, and DeepSeek V3. The experiments were conducted in the Google Colab environment.
dc.language.isolav
dc.publisherLatvijas Universitāte
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectDatorzinātne
dc.subjectMākslīgais intelekts
dc.subjecttestēšana
dc.subjecttesta gadījumi
dc.subjectautomatizācija
dc.titleLielo valodas modeļu izmantošana Python koda testēšanai
dc.title.alternativePython Code Testing with Large Language Models
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis


Dateien zu dieser Ressource

Thumbnail

Das Dokument erscheint in:

Zur Kurzanzeige