Atjaunināt sīkdatņu piekrišanu

E-grāmata: Pipeline for Automated Code Generation from Backlog Items (PACGBI): Analysis of Potentials and Limitations of Generative AI for Web Development

  • Formāts: PDF+DRM
  • Sērija : BestMasters
  • Izdošanas datums: 31-Jan-2025
  • Izdevniecība: Springer Vieweg
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9783658472085
  • Formāts - PDF+DRM
  • Cena: 89,21 €*
  • * ši ir gala cena, t.i., netiek piemērotas nekādas papildus atlaides
  • Ielikt grozā
  • Pievienot vēlmju sarakstam
  • Šī e-grāmata paredzēta tikai personīgai lietošanai. E-grāmatas nav iespējams atgriezt un nauda par iegādātajām e-grāmatām netiek atmaksāta.
  • Formāts: PDF+DRM
  • Sērija : BestMasters
  • Izdošanas datums: 31-Jan-2025
  • Izdevniecība: Springer Vieweg
  • Valoda: eng
  • ISBN-13: 9783658472085

DRM restrictions

  • Kopēšana (kopēt/ievietot):

    nav atļauts

  • Drukāšana:

    nav atļauts

  • Lietošana:

    Digitālo tiesību pārvaldība (Digital Rights Management (DRM))
    Izdevējs ir piegādājis šo grāmatu šifrētā veidā, kas nozīmē, ka jums ir jāinstalē bezmaksas programmatūra, lai to atbloķētu un lasītu. Lai lasītu šo e-grāmatu, jums ir jāizveido Adobe ID. Vairāk informācijas šeit. E-grāmatu var lasīt un lejupielādēt līdz 6 ierīcēm (vienam lietotājam ar vienu un to pašu Adobe ID).

    Nepieciešamā programmatūra
    Lai lasītu šo e-grāmatu mobilajā ierīcē (tālrunī vai planšetdatorā), jums būs jāinstalē šī bezmaksas lietotne: PocketBook Reader (iOS / Android)

    Lai lejupielādētu un lasītu šo e-grāmatu datorā vai Mac datorā, jums ir nepieciešamid Adobe Digital Editions (šī ir bezmaksas lietotne, kas īpaši izstrādāta e-grāmatām. Tā nav tas pats, kas Adobe Reader, kas, iespējams, jau ir jūsu datorā.)

    Jūs nevarat lasīt šo e-grāmatu, izmantojot Amazon Kindle.

This book investigates the potential and limitations of using Generative AI (GenAI) in terms of quality and capability in agile web development projects using React. For this purpose, the Pipeline for Automated Code Generation from Backlog Items (PACGBI) was implemented and used in a case study to analyse the AI-generated code with a mix-method approach. The findings demonstrated the ability of GenAI to rapidly generate syntactically correct and functional code with Zero-Shot prompting. The PACGBI showcases the potential for GenAI to automate the development process, especially for tasks with low complexity. However, this research also identified challenges with code formatting, maintainability, and user interface implementation, attributed to the lack of detailed functional descriptions of the task and the appearance of hallucinations. Despite these limitations, the book underscores the significant potential of GenAI to accelerate the software development process and highlights the need for a hybrid approach that combines GenAI's strengths with human expertise for complex tasks. Further, the findings provide valuable insights for practitioners considering GenAI integration into their development processes and set a foundation for future research in this field.

Introduction.- Theoretical Background.- Related Work.- Method.- Implementation.- Results.- Discussion.- Summary.

Mahja Sarschar, MSc is a graduate of the study program computer science with focus on media at the HTW Berlin. Her research bridges the gap between advancements in Generative AI and their possible applications in the software industry.