Yapay zeka destekli büyük dil modeli ile kodsuz web geliştirme platformu tasarımı ve uygulaması

Bu tez çalışması, Yapay Zeka (YZ, Artificial Intelligence – AI) destekli dil modellerinin kodsuz yazılım geliştirme süreçlerindeki potansiyelini ele almakta ve bu alandaki inovatif bir yaklaşımı temsil eden ZOA platformunun geliştirilmesi ve değerlendirilmesini kapsamaktadır. ZOA, kullanıcılara doğal dil girdileriyle modern web bileşenleri oluşturma imkânı sunan bir kodsuz platform olarak tasarlanmıştır. Platform, özellikle HTML, CSS ve JavaScript tabanlı çıktılar üretmek için Doğal Dil İşleme (DDİ, Natural Language Processing – NLP) tekniklerinden faydalanmaktadır. Araştırmanın ilk aşamasında, literatürde mevcut kodsuz platformların avantajları ve sınırlılıkları incelenmiş, bu platformların yazılım geliştirme süreçlerine etkileri detaylandırılmıştır. Yapılan literatür taramasında, YZ destekli kodsuz platformların maliyet ve zaman açısından önemli avantajlar sağladığı ancak kullanıcı deneyimi ve ölçeklenebilirlik gibi alanlarda iyileştirme potansiyeli bulunduğu tespit edilmiştir. ZOA'nın geliştirilme sürecinde, Python tabanlı bir API ve React teknolojisi ile oluşturulmuş bir kullanıcı arayüzü entegre edilmiştir. Model, Tailwind CSS kullanılarak derlenen geniş bir HTML ve CSS veri seti ile eğitilmiş ve kullanıcı girdilerini anlamlandırarak dinamik çıktılar üretebilecek şekilde optimize edilmiştir. Eğitim sürecinde, veri setinin çeşitliliği ve modelin performansına etkisi detaylı bir şekilde analiz edilmiştir. Sonuç olarak, ZOA'nın performansı çeşitli test senaryolarıyla değerlendirilmiş ve platformun kullanıcı dostu yapısı ile geliştirme süreçlerini demokratikleştirme potansiyeline sahip olduğu ortaya konulmuştur. Çalışmanın bulguları, kodsuz platformların gelecekteki geliştirme süreçlerinde YZ ve DDİ entegrasyonunun önemini vurgulamaktadır. Ayrıca, bu çalışma ZOA'nın başarımını artırmak için kullanılabilecek farklı veri setleri ve optimizasyon yöntemleri üzerine öneriler sunmaktadır.