Budapest University of Technology and Economics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics

    Belépés
    címtáras azonosítással
    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Szoftverfejlesztés MI támogatással

    A tantárgy angol neve: AI Assisted Software Development

    Adatlap utolsó módosítása: 2025. május 15.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar     		szabadon választható
    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VIAUBXAV087-00   2/0/0/f 2  
    3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Kővári Bence András,
    A tantárgy tanszéki weboldala www.aut.bme.hu
    4. A tantárgy előadója

    Dr. Kővári Bence, egyetemi docens, AUT

    Albert István, mérnöktanár, AUT

    Rajacsics István, mérnöktanár, AUT

    Simon Gábor, ügyvivő szakértő, AUT
    5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít

    Általános szoftverfejlesztési ismeretek, .NET technológiák ismerete, webes technológiák alapfokú ismerete
    7. A tantárgy célkitűzése

    A tárgy bevezeti a hallgatókat a mestereséges intelligencia (MI) eszközök alkalmazásának lehetőségeibe a szoftver életciklus különböző fázisaiban. A hallgatók a tárgy keretében megismerkedhetnek a legfontosabb elérhető MI eszközökkel, majd előadásról előadásra megismerhetik, hogyan alkalmazhatják azokat a szoftverspecifikáció, a grafikus tervezés, a backend- és frontend fejlesztés, a tesztelés, majd a refaktorálás során.

    8. A tantárgy részletes tematikája

     

    Előadás anyag

    1.

    Különbségek a különböző MI-támogatott fejlesztői eszközök között (pl. ChatGPT vs Copilot vs Claude), erősségek, gyengeségek, tipikus felhasználási forgatókönyvek

    Hasznos mérőszámok (pl. pontosság, gyorsaság, költséghatékonyság, prompt-engineering hatékonysága)

    2.

    Követelmények elemzése és validációja MI-eszközökkel (követelmények generálása, ellentmondások felismerése)

    Specifikációk automatikus átalakítása (természetes nyelvről UML-re, UML-ről természetes nyelvre)

    3.

    Vizuális tervezés (UI sketchek, vizuális tervek készítése, finomítása), szöveges és grafikus modellek

    Konkrét UI design-eszközök MI-támogatással (pl. Galileo AI, Uizard, Visily)

    4.

    Backend fejlesztés, adatbázis-séma automatikus generálása természetes nyelvi követelményekből, Backend API végpontok specifikációjának automatikus készítése OpenAPI (Swagger) formátumban

    5.

    Frontend fejlesztés (mobil). Mobil appok UI komponenseinek automatikus generálása MI-vel (például FlutterFlow vagy Copilot segítségével)

    6.

    Frontend fejlesztés (web) Automatikus weboldal-elrendezés generálása természetes nyelvi leírásból (például Vercel AI SDK integrálása)

    7.

    Tesztelés. Automatizált teszt-esetgenerálás követelmény-specifikációból (unit tesztek, integrációs tesztek)

    8.

    Kommentezés, dokumentálás. Automatikus kóddokumentáció-generálás (pl. JSDoc, JavaDoc, PyDoc, XmlDoc automatikus generálása és optimalizálása)

    9.

    Szoftver kiadás (kiadási szkriptek generálása, karbantartása), CI/CD rendszerben automatizált pull request kezelés, commitok leírásának ellenőrzése, javítása

    10.

    Lokális (on-premise) MI-modellek integrálása, futtatása (pl. Llama, Code Llama, Ollama)

    11.

    Az MI generálta kód jogi vonatkozásai (felelősség, szerzői jogok). AI által generált kód detektálhatóságának technológiái, gyakorlati korlátai.

    12.

    Összegzés, további kitekintés, hallgatói bemutatók

    13.

    Zárthelyi dolgozat

    9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium) előadás
    10. Követelmények

    Szorgalmi időszakban

     

    Zárthelyi dolgozat megírása az utolsó előadásonA tárgyból megajánlott jegy szerezhető egy MI alapú fejlesztésről készült esettanulmány végigvitelével és ennek bemutatásával. A megajánlott jegy feltétele jelenlét az előadások 50%-án, illetve a tanulmány témájának előzetes egyeztetése a tárgy előadójával.

     

    Vizsgaidőszakban

    -           
    11. Pótlási lehetőségek Az utolsó oktatási héten egy alkalommal lehetőséget kínálunk a zárthelyi dolgozat pótlására 
    12. Konzultációs lehetőségek A tárgy előadójával történt egyeztetés szerint.
    13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom

    Előadásanyag, oktatói jegyzet

    Dr. Kővári Bence András, Rajacsics Tamás, Albert István, Simon Gábor: Szoftverfejlesztés MI támogatással – előadásdiák

    Martin Fowler, Bharani Subramaniam: Emerging Patterns in Building GenAI Products

    https://martinfowler.com/articles/gen-ai-patterns/

    GitHub Copilot

    https://github.com/features/copilot

     

    Claude AI

    https://claude.ai/

    ChatGPT Coding assistant

    https://chatgpt.com/

     

     
    14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
    Kontakt óra28
    Félévközi készülés órákra7
    Felkészülés zárthelyire8
    Önálló tananyag-feldolgozás17
      
    Összesen60
    15. A tantárgy tematikáját kidolgozta

    Dr. Kővári Bence, egyetemi docens, AUT

    Albert István, mérnöktanár, AUT

    Rajacsics István, mérnöktanár, AUT

    Simon Gábor, ügyvivő szakértő, AUT