Розробка SAAS додатку для створення «No-code» рішень автоматизації для бізнесу
Тип публікації :
Магістерська робота
Дата випуску :
2023
Автор(и) :
Кунцьо Дмитро
Мова основного тексту :
ua
eKNUTSHIR URL :
Цитування :
[APA 7] Кунцьо, Д. (2023). Розробка SAAS додатку для створення «No-code» рішень автоматизації для бізнесу. [Магістерська робота, Київський національний університет імені Тараса Шевченка]. eKNUTSHIR. https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5652
[ДСТУ] Кунцьо Д. Розробка SAAS додатку для створення «No-code» рішень автоматизації для бізнесу : кваліфікаційна робота магістра : 12 Інформаційні технології. Київ, 2023. 70 с. URL: https://ir.library.knu.ua/handle/123456789/5652 (дата звернення: 17.07.2026).
Метою роботи є проектування та розробка додатку для автоматизації бізнесу малого та середнього сегменту, використовуючи засоби кодогенерації, такі як шаблони, рефлексія та моделі штучного інтелекту
Об’єктом роботи є розробка платформи для автоматизації малого та середнього бізнесу.
Предметом роботи є програмний продукт, що автоматизує ділянку певної галузі та налаштовується без написання додаткового коду.
У ході дослідження виконано загальний огляд проектування архітектури програмних додатків. Спроектовано та розроблено додаток, що налаштовується без написання додаткового коду. Розроблено механізм кодогенерації з використанням моделі штучного інтелекту, для якої проведено тонке налаштування з урахуванням специфіки предметної галузі.
Ключові слова : веб розробка, кодогенерація, «чиста» архітектура,Angular, ASP.Net Core, AWS, Docker, Ionic, LLM, Low-code, Nocode, Python, Roslyn, Seq2Seq.
Об’єктом роботи є розробка платформи для автоматизації малого та середнього бізнесу.
Предметом роботи є програмний продукт, що автоматизує ділянку певної галузі та налаштовується без написання додаткового коду.
У ході дослідження виконано загальний огляд проектування архітектури програмних додатків. Спроектовано та розроблено додаток, що налаштовується без написання додаткового коду. Розроблено механізм кодогенерації з використанням моделі штучного інтелекту, для якої проведено тонке налаштування з урахуванням специфіки предметної галузі.
Ключові слова : веб розробка, кодогенерація, «чиста» архітектура,Angular, ASP.Net Core, AWS, Docker, Ionic, LLM, Low-code, Nocode, Python, Roslyn, Seq2Seq.
Галузі знань та спеціальності :
12 Інформаційні технології
121 Інженерія програмного забезпечення
Файл(и) :![Ескіз]()
Вантажиться...
Формат :
Adobe PDF
Розмір :
2.86 MB
Контрольна сума :
(MD5):4c0e8dabd4c7c52769a9b2465c3a2531
Якщо не вказано інше, ця робота розповсюджується на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International