Czas nie jest z gumy a ludzi do pracy zawsze brakuje. Czyż nie dobrze byłoby znać najbardziej błędogenne elementy aplikacji zanim zaczną sprawiać kłopoty? Moglibyśmy lepiej zaplanować zadania związane z zapewnieniem jakości w naszym projekcie. Rozwiązaniem może być wykorzystanie mechanizmów sztucznej inteligencji – wykorzystując dane historyczne, możemy nauczyć je wskazywać potencjalnie kłopotliwe części nowo powstałej…
Czytaj więcej
Kierownik projektów R&D specjalizujący się w zapewnieniu jakości w tworzeniu oprogramowania. Praktyk, nauczyciel akademicki, naukowiec, którego zainteresowania naukowe skupiają się wokół problemów związanych z jakością kodu i sposobów ich eliminacji. Od 2013 roku jako członek zespołu badawczego Politechniki Wrocławskiej prowadzi badania nad wykorzystaniem mechanizmów sztucznej inteligencji w zapewnieniu jakości w projektach rozwoju oprogramowania w Volvo…
Czytaj więcej
Zastosowanie mechanizmu uczenia maszynowego pozwala wskazać potencjalnie defektogenne obszary kodu komputerowego tuż po tym, jak on powstanie. Umożliwia to planowanie działań zapewnienia jakości już na etapie tworzenia kodu, zanim tworzona aplikacja wejdzie w kolejne stadium jej tworzenia – testowanie. Wiadomym jest, że im wcześniej zastosuje się praktyki QA, tym lepiej i taniej, ale ile konkretnie…
Czytaj więcej
