This thesis covers the systematic mapping of established public Application Programming Interface (API)s that are employing the Artificial Intelligence (AI) technology. This due to the fact that the problem has been the lack of systematic maps of AI APIs in the present time, therefore this thesis has the purpose of increasing the insight in the area by creating the mapping study. The goal is to provide both a basis for research and to aid the general developer which uses the AI APIs. The systematic mapping of the AI APIs will be conducted by examining the information of the APIs and iterations classifying the AI APIs into categories and presented in tables. The analysis and discussion of the study was made based on the results from the study, namely the phases, the iterations, the result tables and the final systematic map. Additionally, an analysis was made on the validity threats of the study. The evaluation of each API in this study was done in cycles, by categorizing each AI API into a category that is included in the final result, which is a systematic map. The result has been proven to be useful for the target group of this study, the researchers and developers, by aiding them in finding the right API for them to use in their work. Therefore, this work will help future developers and researchers due to the fact that the thesis is providing relevant information in the development phases of employing AI in the web interfaces at the present time. / Detta examensarbete omfattar en systematisk kartläggning av etablerade publika API:er som använder sig utav AI- teknik. Eftersom bristen på systematiska kartor över AI API:er varit stor, har detta examensarbete syfte att öka insikten i området genom att skapa denna kartläggningsstudie. Målet med den systematiska kartläggningen är att bygga en grund för framtida forskning inom detta område, samt förenkla processen av att hitta AI API:erna för den allmänna utvecklaren som använder dessa. Den systematiska kartläggningen av AI API:er kommer att genomföras genom att undersöka tillgänglig dokumentation och information om API:erna. Dessutom klassificerades AI API:erna i kategorier, och presenterades sedan i tabeller. Analysen och diskussionen av studien gjordes baserat på resultaten från studien, nämligen faserna och iterationerna där AI API:erna kategoriseras, samt på resultat tabellerna och den slutliga systematiska kartan på AI API:erna. Dessutom gjordes en analys av hoten mot studiens giltighet. Utvärderingen av varje API i denna studie gjordes i cykler genom att kategorisera varje AI API i en kategori som sedan inkluderades i resultatet vilket är en systematiska karta. Resultatet från detta examensarbete har visat sig vara användbar för målgruppen, forskare och utvecklare, då det hjälper målgruppen att hitta rätt API att använda i arbetet.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-300093 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Güler, Dilvan, Mahdi, Mohamed |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:290 |
Page generated in 0.0032 seconds