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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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