Joint Department with the RAS Institute for System Programming

Курс "Искусственный интеллект в программной инженерии" рассматривает применение методов интеллектуального анализа данных и технологий ИИ на различных этапах разработки программного обеспечения. Студенты узнают о том, как работают современные популярные ассистенты разработки (Github Copilot, Huggingface Starchat), и об использовании ИИ для решения различных прикладных задач, включая автодополнение исходного кода (code generation and auto-completion), поиск и рекомендация похожих фрагментов кода (code summarization and retrieval), автоматизация процесса ревью кода (code review automation), автоматизация тестирования (automated exploratory testing) и др. Курс включает в себя анализ современных подходов, моделей и различных представлений исходного кода для решения целевых задач. Студенты получат навыки, необходимые для успешного внедрения существующих и новых решений на базе ИИ в свои будущие проекты в области программной инженерии.

Цель освоения дисциплины

Студенты получат знания, необходимые для понимания и успешного внедрения существующих и новых решений на базе ИИ в свои будущие проекты в области программной инженерии, в частности для автоматизации, оптимизации и повышения точности процессов тестирования и анализа программного обеспечения.

Планируемые результаты обучения

Применение предобученных моделей МО для анализа кода и связанных данных (прим., суммаризация кода)
Предварительное обучение моделей МО для исходного кода
Использование инструментов tree-sitter, PyTorch, HuggingFace для задач анализа кода
Использование специализированных индексов для поддержки быстрого приблизительного поиска (в том числе для кода)
Оптимизация процессов UI-тестирования с помощью ИИ

Содержание учебной дисциплины

Обзор применения методов ИИ для задач анализа и тестирования
Классические методы машинного обучения
Глубокое обучение и архитектуры нейросетей
Векторные представления для исходного кода
Предварительное обучение моделей для исходного кода
Поиск и рекомендация похожего кода
Автоматизация ревью кода
Интеллектуальный вывод типов
Большие языковые модели для исходного кода
Мультиагентные системы
Введение в автоматизацию UI-тестирования
Автоматизция UI тестирования приложений Android
Задачи обработки изображений в автоматизации UI-тестирования
Мультимодальные модели для анализа UI

Элементы контроля

ДЗ_2
ДЗ_1
ЭКЗ
ДЗ_3

Промежуточная аттестация

2025/2026 2nd module
0.2 * ДЗ_1 + 0.3 * ЭКЗ + 0.3 * ДЗ_2 + 0.2 * ДЗ_3

Список литературы

Авторы

Сорокин Константин Сергеевич
Буцкая Евгения Александровна

Contacts

Artificial Intelligence in Program Testing and Analysis

Программа дисциплины

Аннотация