TSI logo 25 years
LV EN
Home > Par mums > Struktūra un pārvaldība > Anotācijas

LĪMENIS

PROGRAMMA

FAKULTĀTE

GADS

VALODA

ATSLĒGVĀRDI

Nosaukums Vadītājs Līmenis
Bakalaurs 2024
Fakultāte: Inženierzinātņu fakultāte

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

Maģistrs 2024
Fakultāte: Inženierzinātņu fakultāte

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

AI vadīta balss atpazīšana: Modeļa izstrāde un pielietojums

Šī bakalaura darba mērķis bija izstrādāt runas atpazīšanas modeli ar aplikāciju, kurai ir sistēmas palīga iespējas. Autora darba rezultāts ir modelis, kas spēj atpazīt runu no ierobežota vārdu kopuma, un lietojumprogramma, kas ir koncepcijas prototips. Programmatūra ir izstrādāta, izmantojot Visual Studio Code/Jupyter un Python programmēšanas valodu ar tādiem lieliem ietvariem kā Keras. Bakalaura darba izpildes procesā izveidotais programprodukts pilnībā atbilst visām tam izvirzītajām prasībām un ir gatavs darbam.

Autors: Aleksejs Ņikiforovs

Vadītājs: Dmitry Pavlyuk

Līmenis: Bakalaurs

Gads: 2024

Darba valoda: Angļu

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

LLM BALSTĪTAS SQL ĢENERĒŠANAS PIEEJU SALĪDZINOŠĀ ANALĪZE

Lielo valodu modeļu straujā attīstība ir pavērusi iespējas pārstrukturēt programmatūras izstrādes procesus kopumā, kā arī tādos gadījumos kā dabiskās valodas konvertēšana SQL vaicājumos. Šī pētījuma mērķis ir eksperimentāli novērtēt četru uz LLM balstītu metožu ietekmi uz SQL ģenerēšanas efektivitāti un kvalitāti. Novērtēšana tiek veikta, pamatojoties uz šādiem rādītājiem: pareizība, pilnīgums un konsekvence. Izpētītās uz LLM balstītās SQL ģenerēšanas metodes ietver īpašus LLM, kas pielāgoti SQL koda ģenerēšanai, piemēram, SQL kodētāju ietvarus SQL koda ģenerēšanai (Vanna.ai, 2023; Llamaindex, 2023) un vairāku aģentu sadarbības tīklus valodas pārveidošanai SQL.Pētījumā tiek izmantota literatūras apskata gadījumu izpēte un simulācijas. Tas piedāvā visaptverošu pārskatu par LLM vadītās SQL paaudzes sasniegumiem, kas ietver koncepcijas, tehnoloģijas, metodoloģijas, stiprās puses, ierobežojumus un ētiskus apsvērumus.Šis pētījums veiksmīgi novērš plaisu starp teorētiskajiem pamatiem un AI papildināto pieeju praktisko pielietojumu, vienlaikus veicinot uz LLM balstītas SQL ģenerēšanas integrāciju automatizētos programmatūras izstrādes procesos.

Autors: Maksim Ilin

Vadītājs: Dmitry Pavlyuk

Līmenis: Maģistrs

Gads: 2024

Darba valoda: Angļu

Studiju programma: Datorzinātnes

Vairāk...

Table View
Text View