Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10773/33116
Title: Modelos de maturidade de testes de software e o futuro utilizando Machine Learning e inteligência artificial
Other Titles: Software testing maturity models and future using Machine Learning and artificial intelligence
Author: Henriques, Cláudio Filipe Carvalho
Advisor: Cruz, João Pedro Antunes Ferreira da
Peixinho, Rafael
Keywords: Modelo de maturidade
Inteligência artificial
Machine learning
Desenvolvimento web
JavaScript
NodeJS
Jenkins
Docker
Qualidade de software
Testes de software
Defense Date: 22-Jul-2021
Abstract: O processo de testes de software é cada vez mais considerada como uma das etapas mais importantes para garantir o seu bom funcionamento e robustez. Desta forma é importante conseguirmos medir de forma qualitativa a maturidade das equipas de desenvolvimento no que diz respeito ao processo utilizado para desenvolver estes mesmos testes de software. Assim, o objetivo deste estágio é encontrar um modelo de maturidade que possa ser aplicado de uma forma prática e que sirva como um método de auto avaliação das diversas equipas de software que compõem a divisão de termotecnologia da Bosch em Portugal O futuro foi igualmente merecedor da nossa atenção no decorrer do estágio, onde procuramos ferramentas que utilizem as tecnologias mais avançadas, nomeadamente machine learning e artificial intelligence, para a definição de casos de testes de software que devem ser tidos em conta no momento da sua implementação. Por fim este relatório apresenta ainda algumas tarefas que não estavam inicialmente previstas com o objetivo de tornar esta experiência curricular ainda mais completa e aumentar o conhecimento adquirido nesta área.
The software testing process is increasingly considered one of the most important steps to ensure its proper functioning and robustness. Thus, it is important to be able to qualitatively measure the maturity of development teams with respect to the process used to develop these same software tests. Thus, the goal of this internship is to find a maturity model that can be applied in a practical way and that serves as a method of self-assessment of the various software teams that make up the division of thermotechnology Bosch in Portugal. The future was also worthy of our attention during the internship, where we seek tools that use the most advanced technologies, including machine learning and artificial intelligence, for the definition of software test cases that must be taken into account when implementing them. Finally, this report also presents some tasks that were not initially foreseen with the objective of making this curricular experience even more complete and increasing the knowledge acquired in this area.
URI: http://hdl.handle.net/10773/33116
Appears in Collections:UA - Dissertações de mestrado
DMat - Dissertações de mestrado

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