Mesterséges intelligencia alapú regressziós tesztelés
|
|
- Ferenc Faragó
- 4 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Mesterséges intelligencia alapú regressziós tesztelés Gujgiczer Anna, Elekes Márton* * AZ EMBERI ERŐFORRÁSOK MINISZTÉRIUMA ÚNKP-16-1-I. KÓDSZÁMÚ ÚJ NEMZETI KIVÁLÓSÁG PROGRAMJÁNAK TÁMOGATÁSÁVAL KÉSZÜLT
2 Mesterséges intelligencia alapú regressziós tesztelés 1. Kihívások a szoftvertesztelés során 2. Hogyan lehet a szoftverek helyességét folytonosan vizsgálni? 3. Tesztelés automatizálása a mesterséges intelligencia felhasználásával
3 Folyamatosan fejlődő szoftverek Rengeteg új funkció
4 Folyamatosan fejlődő szoftverek Sok funkció módosul
5 Folyamatosan fejlődő szoftverek Hibák? Javítások
6 Hogyan kerülnek hibák a rendszerbe? Új feature Módosítás Regression: When you fix one bug, you introduce several newer bugs. Hibajavítás 6
7 Szoftver minőségének fenntartása Regressziós tesztelés: Regression: A When módosítások you fix one okoznak-e bug, you introduce several newer bugs. az eddigi viselkedéstől való nem kívánt eltérést? 7
8 Regressziós tesztelés Még mindig lehet üzenetet küldeni? Még mindig meg lehet nézni, hogy kik vannak online? Még mindig lehet keresni az ismerősök között? Még mindig lehet üzenetet törölni? Még mindig időrendben vannak az üzenetek? 8
9 Tesztesetek (bemenet elvárt kimenetek) v1 T1 Can you APIUI
10 Tesztesetek (bemenet elvárt kimenetek) v1 T1 Can you T2 APIUI
11 Tesztesetek (bemenet elvárt kimenetek) v1 T1 Can you T2 T3
12 Tesztesetek (bemenet elvárt kimenetek) v1 T1 Can you T2 T3 T4
13 Tesztesetek (bemenet elvárt kimenetek) v2 T1 Can you T2 T3 T4
14 T1 Tesztesetek BUG vagy FEATURE? Can you v2 T2 T3 T4
15 Idő Regressziós tesztelés Specifikáció Minden teszteset Emberi erőforrás Regressziós tesztelés Tesztesetek előre kiválasztása Emberi erőforrás Tesztesetek priorizálása Emberi erőforrás
16 Automatizálás mesterséges intelligenciával Tesztek kiválasztása Klaszterezés Neurális hálók Tesztkészlet bővítése Genetikus algoritmus Rendszer viselkedésének tanulása Gépi tanulás 16
17 Mit is akarunk? v1 Matricaküldés változik v2 v1 v2 T1 T2 T3 T1 T2 T3 T4 T5 T6 T4 T5
18 Mit is akarunk? v1 Matricaküldés változik v2 v1 v2 T1 T2 T3 T1 T2 T3 T4 T5 T6 T4 T5 T6
19 Melyik teszteseteket használhatjuk újra? Szoftver funkciók: Képküldés Csoportos beszélgetés Videóhívás Üzenetküldés Matricák v1 19
20 Melyik teszteseteket használhatjuk újra? Szoftver funkciók: T7 Képküldés T2 Csoportos beszélgetés Üzenetküldés T4 T5 Videóhívás T3 T1 Matricák T6 v1 20
21 Melyek a releváns tesztesetek? T7 Képküldés T2 Csoportos beszélgetés Üzenetküldés T4 T5 Videóhívás T3 T1 Matricák T6 v1
22 Melyek a releváns tesztesetek? T7 Képküldés T2 Csoportos beszélgetés Üzenetküldés T4 T5 Videóhívás T3 T1 Matricák T6 v2 22
23 Hogyan készítsünk teszteseteket? Létezik T1 T2 T3 T4 T5 T6 Formális 23
24 Hogyan készítsünk teszteseteket? T1 T2 T3 T4 T5 T6 Formális 24
25 Hogyan készítsünk teszteseteket? Képküldés Csoportos beszélgetés T1 T2 T3 Videóhívás Üzenetküldés Matricák v1 T4 T5 T6 Referencia verzió Formális 25
26 Hogyan készítsünk teszteseteket? Képküldés Csoportos beszélgetés T1 T2 T3 Videóhívás Üzenetküldés Matricák v1 T4 T5 T6 Formális
27 Gépi tanulás Tesztelendő rész Képküldés Csoportos beszélgetés Videóhívás Üzenetküldés Matricák v1 Referencia verzió Formális
28 Gépi tanulás Tesztelendő rész Aktív tanulás Mealyautomata Képküldés Csoportos beszélgetés Videóhívás Üzenetküldés Matricák v1 Referencia verzió Formális
29 Aktív tanulás bemenet Automatatanuló algoritmus Videóhívás Képküldés Üzenetküldés Csoportos beszélgetés Matricák kimenet 29
30 Aktív tanulás (példa) bemenet Automatatanuló algoritmus Videóhívás Képküldés Üzenetküldés Csoportos beszélgetés Matricák kimenet 30
31 Aktív tanulás (példa) bejövő hívás Automatatanuló algoritmus csöng 31
32 Aktív tanulás (példa) felvesz bejövő hívás Automatatanuló algoritmus csöng hang 32
33 Aktív tanulás (példa) Automatatanuló algoritmus bejövő hívás felvesz bejövő hívás csöng hang nem csöng 33
34 Hipotetikus állapotgép alap állapot bejövő hívás csöng csöng Formális tárcsáz kicsöng lerak vége felvesz hang Létezik kicsöng fogadták hang hívás közben T1 T2 T3 T4 T5 T6 34
35 Tesztgenerálás T1 T1 bejövő híváscsöng, felveszhang, lerakvége alap állapot bejövő hívás csöng csöng tárcsáz kicsöng lerak vége felvesz hang Gráfbejárás kicsöng fogadták hang hívás közben T1 T2 T3 T4 T5 T6
36 Tesztgenerálás T1 T1 bejövő híváscsöng, felveszhang, lerakvége alap állapot bejövő hívás csöng csöng T2 T2 tárcsázkicsöng, fogadtákhang tárcsáz kicsöng lerak vége felvesz hang Gráfbejárás kicsöng fogadták hang hívás közben T1 T2 T3 T4 T5 T6
37 Összefoglalás 1. Kihívások a szoftvertesztelés során Gyors fejlődés 2. Hogyan lehet a szoftverek helyességét folytonosan vizsgálni? Regressziós tesztelés
38 Összefoglalás 3. Tesztelés automatizálása a mesterséges intelligencia felhasználásával Releváns tesztesetek Képküldés Csoportos beszélgetés T1 T2 T3 Videóhívás Üzenetküldés Matricák v1 v1 T4 T5 T6 v2 Fókuszált
Szoftverminőségbiztosítás
NGB_IN003_1 SZE 2014-15/2 (8) Szoftverminőségbiztosítás Szoftvertesztelési folyamat (folyt.) Szoftvertesztelési ráfordítások (Perry 1995) Tesztelésre fordítódik a projekt költségvetés 24%-a a projekt menedzsment
RészletesebbenModell alapú tesztelés: célok és lehetőségek
Szoftvertesztelés 2016 Konferencia Modell alapú tesztelés: célok és lehetőségek Dr. Micskei Zoltán Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika
RészletesebbenModell alapú tesztelés mobil környezetben
Modell alapú tesztelés mobil környezetben Micskei Zoltán Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék A terület behatárolása Testing is an activity performed
RészletesebbenMŰSZAKI TESZTTERVEZÉSI TECHNIKÁK A TESZT FEJLESZTÉSI FOLYAMATA A TESZTTERVEZÉSI TECHNIKÁK KATEGÓRIÁI
MŰSZAKI TESZTTERVEZÉSI TECHNIKÁK A TESZT FEJLESZTÉSI FOLYAMATA A TESZTTERVEZÉSI TECHNIKÁK KATEGÓRIÁI MUNKAERŐ-PIACI IGÉNYEKNEK MEGFELELŐ, GYAKORLATORIENTÁLT KÉPZÉSEK, SZOLGÁLTATÁSOK A DEBRECENI EGYETEMEN
RészletesebbenUnit Teszt. Tóth Zsolt. Miskolci Egyetem. Tóth Zsolt (Miskolci Egyetem) Unit Teszt / 22
Unit Teszt Tóth Zsolt Miskolci Egyetem 2013 Tóth Zsolt (Miskolci Egyetem) Unit Teszt 2013 1 / 22 Tartalomjegyzék 1 Bevezetés 2 Unit Teszt 3 Példa Tóth Zsolt (Miskolci Egyetem) Unit Teszt 2013 2 / 22 Szoftvertesztelés
RészletesebbenSzoftverminőségbiztosítás
NGB_IN003_1 SZE 2017-18/2 (9) Szoftverminőségbiztosítás Specifikáció alapú (black-box) technikák A szoftver mint leképezés Szoftverhiba Hibát okozó bement Hibás kimenet Input Szoftver Output Funkcionális
RészletesebbenSpecifikáció alapú teszttervezési módszerek
Szoftverellenőrzési technikák Specifikáció alapú teszttervezési módszerek Majzik István, Micskei Zoltán http://www.inf.mit.bme.hu/ 1 Klasszikus tesztelési feladat A tesztelendő program beolvas 3 egész
RészletesebbenSpecifikáció alapú teszttervezési módszerek
Szoftverellenőrzési technikák Specifikáció alapú teszttervezési módszerek Majzik István, Micskei Zoltán http://www.inf.mit.bme.hu/ 1 Klasszikus tesztelési feladat A tesztelendő program beolvas 3 egész
RészletesebbenMiskolci Egyetem Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék A minőségbiztosítás informatikája. Készítette: Urbán Norbert
Miskolci Egyetem Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék A minőségbiztosítás informatikája Készítette: Urbán Norbert Szoftver-minőség A szoftver egy termelő-folyamat végterméke, A minőség azt jelenti,
RészletesebbenA modellellenőrzés érdekes alkalmazása: Tesztgenerálás modellellenőrzővel
A modellellenőrzés érdekes alkalmazása: Tesztgenerálás modellellenőrzővel Majzik István Micskei Zoltán BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék 1 Modell alapú fejlesztési folyamat (részlet)
RészletesebbenA Feldspar fordító, illetve Feldspar programok tesztelése
A Feldspar fordító, illetve Feldspar programok tesztelése [KMOP-1.1.2-08/1-2008-0002 társfinanszírozó: ERFA] Leskó Dániel Eötvös Loránd Tudományegyetem Programozási Nyelvek és Fordítóprogramok Tanszék
RészletesebbenSzoftverminőségbiztosítás
NGB_IN003_1 SZE 2014-15/2 (11) Szoftverminőségbiztosítás Tesztautomatizálás A tesztelés kivitelezése Tesztelési feladatok Detektálatlan maradék hibák számának csökkentése hatásosan és hatékonyan megfelelő
RészletesebbenA modellellenőrzés érdekes alkalmazása: Tesztgenerálás modellellenőrzővel
A modellellenőrzés érdekes alkalmazása: Tesztgenerálás modellellenőrzővel Majzik István Micskei Zoltán BME Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék 1 Modell alapú fejlesztési folyamat (részlet)
Részletesebben2011.11.29. JUnit. JUnit használata. IDE támogatás. Parancssori használat. Teszt készítése. Teszt készítése
Tartalom Integrált fejlesztés Java platformon JUnit JUnit használata Tesztelési technikák Demo 2 A specifikáció alapján teszteljük a program egyes részeit, klasszikus V-modell szerint Minden olyan metódust,
RészletesebbenAutomatikus tesztgenerálás modell ellenőrző segítségével
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Automatikus tesztgenerálás modell ellenőrző segítségével Micskei Zoltán műszaki informatika, V. Konzulens: Dr. Majzik István Tesztelés Célja: a rendszerben
RészletesebbenOpenCL alapú eszközök verifikációja és validációja a gyakorlatban
OpenCL alapú eszközök verifikációja és validációja a gyakorlatban Fekete Tamás 2015. December 3. Szoftver verifikáció és validáció tantárgy Áttekintés Miért és mennyire fontos a megfelelő validáció és
RészletesebbenModellek ellenőrzése és tesztelése
Modellek ellenőrzése és tesztelése Rendszermodellezés imsc gyakorlat Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Hibatűrő Rendszerek Kutatócsoport Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika
RészletesebbenESZKÖZTÁMOGATÁS A TESZTELÉSBEN
ESZKÖZTÁMOGATÁS A TESZTELÉSBEN MUNKAERŐ-PIACI IGÉNYEKNEK MEGFELELŐ, GYAKORLATORIENTÁLT KÉPZÉSEK, SZOLGÁLTATÁSOK A DEBRECENI EGYETEMEN ÉLELMISZERIPAR, GÉPÉSZET, INFORMATIKA, TURISZTIKA ÉS VENDÉGLÁTÁS TERÜLETEN
RészletesebbenHadházi Dániel.
Hadházi Dániel hadhazi@mit.bme.hu Orvosi képdiagnosztika: Szerepe napjaink orvoslásában Képszegmentálás orvosi kontextusban Elvárások az adekvát szegmentálásokkal szemben Verifikáció és validáció lehetséges
RészletesebbenSzoftverminőségbiztosítás
NGB_IN003_1 SZE 2014-15/2 (13) Szoftverminőségbiztosítás Szoftverminőség és formális módszerek Formális módszerek Formális módszer formalizált módszer(tan) Formális eljárások alkalmazása a fejlesztésben
RészletesebbenORVOSTECHNIKAI ESZKÖZÖK GYÁRTMÁNYFEJLESZTÉSE AKTÍV ORVOSI ESZKÖZÖK FEJLESZTÉSE - PEMS V&V
ORVOSTECHNIKAI ESZKÖZÖK GYÁRTMÁNYFEJLESZTÉSE AKTÍV ORVOSI ESZKÖZÖK FEJLESZTÉSE - PEMS V&V Nagy Katinka Budapest, 29 November 2018 Bemutatkozás Nagy Katinka Villamosmérnök BSc (2012) Villamosmérnök MSc
RészletesebbenVerifikáció és validáció Általános bevezető
Verifikáció és validáció Általános bevezető Általános Verifikáció és validáció verification and validation - V&V: ellenőrző és elemző folyamatok amelyek biztosítják, hogy a szoftver megfelel a specifikációjának
RészletesebbenHibadetektáló rendszer légtechnikai berendezések számára
Hibadetektáló rendszer légtechnikai berendezések számára Tudományos Diákköri Konferencia A feladatunk Légtechnikai berendezések Monitorozás Hibadetektálás Újrataníthatóság A megvalósítás Mozgásérzékelő
RészletesebbenMinőségmenedzsment és Informatika Test-Driven Development
Minőségmenedzsment és Informatika Test-Driven Development Varga Balázs G5S8 2008.10.27 Szoftverfejlesztés jellemzői Megrendelői igények Tervezés Implementálás Tesztelés Dokumentálás
RészletesebbenSzoftverminőségbiztosítás
NGB_IN003_1 SZE 2014-15/2 (7) Szoftverminőségbiztosítás Szoftvertesztelési folyamat Szoftverek és környezet Nem egyforma a szoftverek használatához kapcsolódó kockázat Különböző kockázati szintek -> eltérő
RészletesebbenKompetens szoftvertesztelés a gyakorlatban II. zárthelyi dolgozat
Név:...................................... Neptunkód:................... Kompetens szoftvertesztelés a gyakorlatban II. zárthelyi dolgozat 2015. április 22. (szerda) Kitöltési útmutató A dolgozat kitöltéséhez
RészletesebbenModellellenőrzés a vasút automatikai rendszerek fejlesztésében. XIX. Közlekedésfejlesztési és beruházási konferencia Bükfürdő
Modellellenőrzés a vasút automatikai rendszerek fejlesztésében XIX. Közlekedésfejlesztési és beruházási konferencia Bükfürdő 2018.04.25-27. Tartalom 1. Formális módszerek state of the art 2. Esettanulmány
RészletesebbenSzoftvertesztelés - Bevezető
Szoftvertesztelés - Bevezető Csirmaz Péter Livesoft Kft. 2010.03.13. Bevezetés A szoftvertesztelés egy rendszer vagy program kontrollált körülmények melletti futtatása, és az eredmények kiértékelése. A
RészletesebbenGépi tanulás a gyakorlatban. Bevezetés
Gépi tanulás a gyakorlatban Bevezetés Motiváció Nagyon gyakran találkozunk gépi tanuló alkalmazásokkal Spam detekció Karakter felismerés Fotó címkézés Szociális háló elemzés Piaci szegmentáció analízis
RészletesebbenTakács Árpád K+F irányok
Takács Árpád K+F irányok 2016. 06. 09. arpad.takacs@adasworks.com A jövőre tervezünk Az AdasWorks mesterséges intelligencia alapú szoftverterfejlesztéssel és teljes önvezető megoldásokkal forradalmasítja
RészletesebbenModellek ellenőrzése
Modellek ellenőrzése Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems
RészletesebbenMegoldások a mintavizsga kérdések a VIMIAC04 tárgy ellenőrzési technikák részéhez kapcsolódóan (2017. május)
Megoldások a mintavizsga kérdések a VIMIAC04 tárgy ellenőrzési technikák részéhez kapcsolódóan (2017. május) Teszt kérdések 1. Melyik állítás igaz a folytonos integrációval (CI) kapcsolatban? a. Folytonos
RészletesebbenHasználati alapú és modell alapú tesztelés kombinálása szolgáltatásorientált architektúrák teszteléséhez az ipari gyakorlatban
Használati alapú és modell alapú tesztelés kombinálása szolgáltatásorientált architektúrák teszteléséhez az ipari gyakorlatban Nagy Attila Mátyás 2016.12.07. Áttekintés Bevezetés Megközelítés Pilot tanulmányok
RészletesebbenIntervenciós röntgen berendezés teljesítményszabályozójának automatizált tesztelése
Intervenciós röntgen berendezés teljesítményszabályozójának automatizált tesztelése Somogyi Ferenc Attila 2016. December 07. Szoftver verifikáció és validáció kiselőadás Forrás Mathijs Schuts and Jozef
RészletesebbenRendszámfelismerő rendszerek
Problémamegoldó szeminárium Témavezető: Pataki Péter ARH Zrt. ELTE-TTK 2013 Tartalomjegyzék 1 Bevezetés 2 Út a megoldás felé 3 Felmerült problémák 4 Alkalmazott matematika 5 További lehetőségek Motiváció
RészletesebbenOsztott jáva programok automatikus tesztelése. Matkó Imre BBTE, Kolozsvár Informatika szak, IV. Év 2007 január
Osztott jáva programok automatikus tesztelése Matkó Imre BBTE, Kolozsvár Informatika szak, IV. Év 2007 január Osztott alkalmazások Automatikus tesztelés Tesztelés heurisztikus zaj keltés Tesztelés genetikus
RészletesebbenFelhasználói felületek tesztelése
Szoftverellenőrzési technikák Felhasználói felületek tesztelése Majzik István Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék http://www.inf.mit.bme.hu/ Motiváció
RészletesebbenRubin SPIRIT TEST. Domino net provisioning tesztelése esettanulmány 1.0. Készítette: Dobó Arnold Jóváhagyta: Varga József. Rubin Informatikai Zrt.
Domino net provisioning tesztelése esettanulmány 1.0 Készítette: Dobó Arnold Jóváhagyta: Varga József Rubin Informatikai Zrt. 1149 Budapest, Egressy út 17-21. telefon: +361 469 4020; fax: +361 469 4029
RészletesebbenWebService tesztelés. SOAPui Pro, GreenPepper és Confluence használatával. Verhás & Verhás Szoftver Manufaktúra KNOW-HOW
WebService tesztelés SOAPui Pro, GreenPepper és Confluence használatával Verhás & Verhás Szoftver Manufaktúra KNOW-HOW 2008. 5. 15. Verhás & Verhás Szoftver Manufaktúra 1 Tartalom WebService tesztelés
RészletesebbenNeurális hálózatok bemutató
Neurális hálózatok bemutató Füvesi Viktor Miskolci Egyetem Alkalmazott Földtudományi Kutatóintézet Miért? Vannak feladatok amelyeket az agy gyorsabban hajt végre mint a konvencionális számítógépek. Pl.:
RészletesebbenAlgoritmizálás és adatmodellezés tanítása beadandó feladat: Algtan1 tanári beadandó /99 1
Algoritmizálás és adatmodellezés tanítása beadandó feladat: Algtan1 tanári beadandó /99 1 Készítette: Gipsz Jakab Neptun-azonosító: ABC123 E-mail: gipszjakab@seholse.hu Kurzuskód: IT-13AAT1EG 1 A fenti
RészletesebbenMIÉRT KELL TESZTELNI?
Unrestricted MIÉRT KELL TESZTELNI? MIÉRT KELL TESZTELNI? A termékminőség fejlesztése...hogy megtaláljuk a hibákat, mert azok ott vannak... MIÉRT KELL TESZTELNI? Hogy felderítsük, mit tud a szoftver MIÉRT
RészletesebbenKihívások és trendek mesterséges intelligencia alapú rendszerek tesztelésében
Kihívások és trendek mesterséges intelligencia alapú rendszerek tesztelésében Majzik István BME VIK Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék IIR Szoftvertesztelés 2019 konferencia Budapest, 2019.
RészletesebbenMinitab 16 újdonságai május 18
Minitab 16 újdonságai 2010. május 18 Minitab 16 köszöntése! A Minitab statisztikai szoftver új verziója több mint hetven újdonságot tartalmaz beleértve az erősebb statisztikai képességet, egy új menüt
RészletesebbenSzoftverminőségbiztosítás
NGB_IN003_1 SZE 2014-15/2 (10) Szoftverminőségbiztosítás Struktúra alapú (white-box) technikák A struktúrális tesztelés Implementációs részletek figyelembevétele Tesztelési célok -> lefedettség Implicit
RészletesebbenProgramozási alapismeretek beadandó feladat: ProgAlap beadandó feladatok téma 99. feladat 1
Programozási alapismeretek beadandó feladat: ProgAlap beadandó feladatok téma 99. feladat 1 Készítette: Gipsz Jakab Neptun-azonosító: A1B2C3 E-mail: gipszjakab@vilaghalo.hu Kurzuskód: IP-08PAED Gyakorlatvezető
RészletesebbenI. LABOR -Mesterséges neuron
I. LABOR -Mesterséges neuron A GYAKORLAT CÉLJA: A mesterséges neuron struktúrájának az ismertetése, neuronhálókkal kapcsolatos elemek, alapfogalmak bemutatása, aktivációs függvénytípusok szemléltetése,
RészletesebbenIntelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban
Intelligens Rendszerek Elmélete : dr. Kutor László Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ire.html Login név: ire jelszó: IRE07 IRE 9/1 Processzor Versengéses
RészletesebbenThe nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék Adatelemzés intelligens módszerekkel Hullám Gábor Adatelemzés hagyományos megközelítésben I. Megválaszolandó
RészletesebbenNév: Neptun kód: Pontszám:
Név: Neptun kód: Pontszám: 1. Melyek a szoftver minőségi mutatói? Fejlesztési idő, architektúra, programozási paradigma. Fejlesztőcsapat összetétele, projekt mérföldkövek, fejlesztési modell. Karbantarthatóság,
RészletesebbenStatikus technikák és Műszaki teszttervezési technikák
Statikus technikák és Műszaki teszttervezési technikák Bevezetés a tananyagba Tesztelési Technikák 3 Statikus technikák 4 Műszaki teszttervezési technikák (Dinamikus tesztelés) 1 Tesztelési technikák Tesztelési
RészletesebbenFORRÁSKÓD KÖVETŐ RENDSZEREK. Rajacsics Tamás BME AAIT
FORRÁSKÓD KÖVETŐ RENDSZEREK Rajacsics Tamás raja@aut.bme.hu BME AAIT Forráskód követő rendszerek Cél Verzionálás Központi tárolás, előhívás Hozzáférés kezelés / csatorna titkosítás Biztonság / mentés Sebesség
RészletesebbenRubin SPIRIT TEST. Rubin firmware-ek és hardverek tesztelése esettanulmány V1.0. Készítette: Hajnali Krisztián Jóváhagyta: Varga József
Rubin firmware-ek és hardverek tesztelése esettanulmány V1.0 Készítette: Hajnali Krisztián Jóváhagyta: Varga József Rubin Informatikai Zrt. 1149 Budapest, Egressy út 17-21. telefon: +361 469 4020; fax:
RészletesebbenIntegrációs mellékhatások és gyógymódok a felhőben. Géczy Viktor Üzletfejlesztési igazgató
Integrációs mellékhatások és gyógymódok a felhőben Géczy Viktor Üzletfejlesztési igazgató Middleware projektek sikertelenségeihez vezethet Integrációs (interfész) tesztek HIÁNYA Tesztadatok? Emulátorok?
RészletesebbenStatikus technikák: A szoftver átvizsgálása. Statikus technikák: A szoftver átvizsgálása 2011.04.25.
Dr. Mileff Péter A V & V tervezési folyamatoknak egyensúlyt kell kialakítani a verifikáció és a validációstatikus és dinamikus technikái között. 1 2 Statikus technikák: A szoftver átvizsgálása A szisztematikus
RészletesebbenLaborgyakorlat Logikai áramkörök számítógéppel segített tervezése (CAD)
Laborgyakorlat Logikai áramkörök számítógéppel segített tervezése (CAD) Kombinációs LABOR feladatok Laborfeladat: szavazatszámláló, az előadáson megoldott 3 bíró példája Szavazat példa specifikáció Tervezz
RészletesebbenEgy Erlang refaktor lépés: Függvényparaméterek összevonása tuple-ba
Egy Erlang refaktor lépés: Függvényparaméterek összevonása tuple-ba Témavezető: Horváth Zoltán és Simon Thompson OTDK 2007, Miskolc Egy Erlang refaktor lépés: Függvényparaméterek összevonása tuple-ba OTDK
RészletesebbenFunkciópont elemzés: elmélet és gyakorlat
Funkciópont elemzés: elmélet és gyakorlat Funkciópont elemzés Szoftver metrikák Funkciópont, mint metrika A funkciópont metrika alapelveinek áttekintése Bonyolultsággal korrigált funkciópont A funkciópont
RészletesebbenS01-9 Szoftverfejlesztés minőségi aspektusai
S01-9 Szoftverfejlesztés minőségi aspektusai Tartalom 1. A szoftverminőség komplex kérdésköre, termék és folyamat alapú megközelítés. 2. A szoftverfejlesztés és a tesztelés kapcsolata, V modell, agilitás.
RészletesebbenEseményvezérelt alkalmazások fejlesztése I 11. előadás. Szoftverek tesztelése
Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar Eseményvezérelt alkalmazások fejlesztése I 11. előadás Szoftverek tesztelése 2014 Giachetta Roberto groberto@inf.elte.hu http://people.inf.elte.hu/groberto
Részletesebben1. gyakorlat. Mesterséges Intelligencia 2.
1. gyakorlat Mesterséges Intelligencia. Elérhetőségek web: www.inf.u-szeged.hu/~gulyasg mail: gulyasg@inf.u-szeged.hu Követelmények (nem teljes) gyakorlat látogatása kötelező ZH írása a gyakorlaton elhangzott
RészletesebbenMit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017.
Mit látnak a robotok? Bányai Mihály Matemorfózis, 2017. Vizuális feldolgozórendszerek feladatai Mesterséges intelligencia és idegtudomány Mesterséges intelligencia és idegtudomány Párhuzamos problémák
RészletesebbenInfokommunikációs protokollok
Infokommunikációs protokollok Dibuz Sarolta a műsz. tud. kandidátusa, PhD, egyetemi docens Ericsson Magyarország K+F Igazgatóság, BME Távközlési és Médiainformatikai Tanszék Sarolta.Dibuz@ericsson.com
RészletesebbenRendszermodellezés: házi feladat bemutatás
Rendszermodellezés: házi feladat bemutatás Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement
RészletesebbenTESZTMENEDZSMENT TESZTELŐ SZERVEZET TESZTTERVEZÉS ÉS BECSLÉS
TESZTMENEDZSMENT TESZTELŐ SZERVEZET TESZTTERVEZÉS ÉS BECSLÉS MUNKAERŐ-PIACI IGÉNYEKNEK MEGFELELŐ, GYAKORLATORIENTÁLT KÉPZÉSEK, SZOLGÁLTATÁSOK A DEBRECENI EGYETEMEN ÉLELMISZERIPAR, GÉPÉSZET, INFORMATIKA,
RészletesebbenKépzés > Hatékonyság > Versenyelőny!
Képzés > Hatékonyság > Versenyelőny! Avagy mit, hogyan és miből képezzünk, hogy a 21. század kihívásai közepette is megőrizzük versenyképességünket A Nemzeti Munkaügyi Hivatal Szak- és Felnőttképzési Igazgatósága
RészletesebbenSzerző Lővei Péter LOPSAAI.ELTE IP-08PAEG/25 Daiki Tennó
Szerző Név: Lővei Péter ETR-azonosító: LOPSAAI.ELTE Drótposta-cím: petyalovei@gmail.com Kurzuskód: IP-08PAEG/25 Gyakorlatvezető neve: Daiki Tennó Feladatsorszám: 11 1 Tartalom Szerző... 1 Tartalom... 2
RészletesebbenA kibontakozó új hajtóerő a mesterséges intelligencia
5. Magyar Jövő Internet Konferencia» Okos város a célkeresztben «A kibontakozó új hajtóerő a mesterséges intelligencia Dr. Szűcs Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Távközlési és Médiainformatikai
RészletesebbenFelhasználói felületek tesztelése
Szoftverellenőrzési technikák Felhasználói felületek tesztelése Majzik István Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék http://www.inf.mit.bme.hu/ Motiváció
RészletesebbenKeresés képi jellemzők alapján. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék
Keresés képi jellemzők alapján Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék Lusta gépi tanulási algoritmusok Osztályozás: k=1: piros k=5: kék k-legközelebbi szomszéd (k=1,3,5,7)
RészletesebbenSzoftver modul/unit tesztelés
Szoftver modul/unit tesztelés Majzik István Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék http://www.mit.bme.hu/ 1 Szoftvermodul tesztelés Szoftvermodultesztelés
RészletesebbenAlgoritmizálás és adatmodellezés tanítása beadandó feladat: Algtan1 tanári beadandó /99 1
Algoritmizálás és adatmodellezés tanítása beadandó feladat: Algtan1 tanári beadandó /99 1 Készítette: Gipsz Jakab Neptun-azonosító: ABC123 E-mail: gipszjakab@seholse.hu Kurzuskód: IT-13AAT1EG Gyakorlatvezető
RészletesebbenMŰSZAKI TESZTTERVEZÉSI TECHNIKÁK STRUKTÚRA ALAPÚ, VAGY FEHÉRDOBOZ TECHNIKÁK TAPASZTALAT ALAPÚ TECHNIKÁK
MŰSZAKI TESZTTERVEZÉSI TECHNIKÁK STRUKTÚRA ALAPÚ, VAGY FEHÉRDOBOZ TECHNIKÁK TAPASZTALAT ALAPÚ TECHNIKÁK MUNKAERŐ-PIACI IGÉNYEKNEK MEGFELELŐ, GYAKORLATORIENTÁLT KÉPZÉSEK, SZOLGÁLTATÁSOK A DEBRECENI EGYETEMEN
RészletesebbenMesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363
1/363 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 20/2011 Az Előadások Témái 226/363 Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák Szemantikus
RészletesebbenFELÜGYELT ÉS MEGERŐSÍTÉSES TANULÓ RENDSZEREK FEJLESZTÉSE
FELÜGYELT ÉS MEGERŐSÍTÉSES TANULÓ RENDSZEREK FEJLESZTÉSE Dr. Aradi Szilárd, Fehér Árpád Mesterséges intelligencia kialakulása 1956 Dartmouth-i konferencián egy maroknyi tudós megalapította a MI területét
RészletesebbenGépi tanulás és Mintafelismerés
Gépi tanulás és Mintafelismerés jegyzet Csató Lehel Matematika-Informatika Tanszék BabesBolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007 Aug. 20 2 1. fejezet Bevezet A mesterséges intelligencia azon módszereit,
RészletesebbenMŰSZAKI TESZTTERVEZÉSI TECHNIKÁK TESZTELÉSI TECHNIKÁK KIVÁLASZTÁSA
MŰSZAKI TESZTTERVEZÉSI TECHNIKÁK TESZTELÉSI TECHNIKÁK KIVÁLASZTÁSA MUNKAERŐ-PIACI IGÉNYEKNEK MEGFELELŐ, GYAKORLATORIENTÁLT KÉPZÉSEK, SZOLGÁLTATÁSOK A DEBRECENI EGYETEMEN ÉLELMISZERIPAR, GÉPÉSZET, INFORMATIKA,
RészletesebbenSzoftver karbantartási lépések ellenőrzése
Szoftverellenőrzési technikák (vimim148) Szoftver karbantartási lépések ellenőrzése Majzik István Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék http://www.inf.mit.bme.hu/
RészletesebbenRegresszió. Csorba János. Nagyméretű adathalmazok kezelése március 31.
Regresszió Csorba János Nagyméretű adathalmazok kezelése 2010. március 31. A feladat X magyarázó attribútumok halmaza Y magyarázandó attribútumok) Kérdés: f : X -> Y a kapcsolat pár tanítópontban ismert
RészletesebbenTesztelési feladatok és kihívások a FALCON projektben
Tesztelési feladatok és kihívások a FALCON projektben Búr Márton Szoftver Verifikáció és Validáció 2016.12.07. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
RészletesebbenAndroid Pie újdonságai
Android Pie újdonságai Ekler Péter peter.ekler@aut.bme.hu BME AUT Tartalom Android 9 újdonságok Fejlesztői érdekességek API változások Mit tartogat a jövő? Android 9 újdonságok Testreszabott rendszer Egyszerűbb,
RészletesebbenÉlettartam teszteknél alkalmazott programstruktúra egy váltóvezérlő példáján keresztül
Élettartam teszteknél alkalmazott programstruktúra egy váltóvezérlő példáján keresztül 1 Tartalom Miről is lesz szó? Bosch GS-TC Automata sebességváltó TCU (Transmission Control Unit) Élettartam tesztek
RészletesebbenIntelligens Rendszerek Gyakorlata. Neurális hálózatok I.
: Intelligens Rendszerek Gyakorlata Neurális hálózatok I. dr. Kutor László http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ir2.html IRG 3/1 Trend osztályozás Pnndemo.exe IRG 3/2 Hangulat azonosítás Happy.exe IRG 3/3
Részletesebbenextreme Programming programozástechnika
extreme Programming programozástechnika Készítette: Török T k Balázs G5-S8 Kezdetek Martin Fowler : The New Methodology Legtöbb projekt követelményei állandóan változnak Megoldást adaptív módszerek Kezdetek
RészletesebbenMesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363
1/363 Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 Az Előadások Témái -hálók 306/363 Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák
Részletesebben(Teszt)automatizálás. Bevezető
(Teszt)automatizálás Bevezető Órák ( az előadások sorrendje változhat) 1. Bevezető bemutatkozás, követelmények, kérdések és válaszok 2. Előadás Unit test in general, 3. Előadás Unit test, Tools and practices,
RészletesebbenGyors sikerek adatbányászati módszerekkel
Gyors sikerek adatbányászati módszerekkel Kezdő adatbányászati workshop Petrócziné Huczman Zsuzsanna 2015.10.13. Bemutatkozás BME, műszaki informatika szak, adatbányászati szakirány Citibank Data Explorer
RészletesebbenAlgoritmizálás, adatmodellezés tanítása 6. előadás
Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 6. előadás Tesztelési módszerek statikus tesztelés kódellenőrzés szintaktikus ellenőrzés szemantikus ellenőrzés dinamikus tesztelés fekete doboz módszerek fehér
RészletesebbenAZ ISO 9001:2015 LEHETŐSÉGEI AZ IRÁNYÍTÁSI RENDSZEREK FEJLESZTÉSÉRE. XXII. Nemzeti Minőségügyi Konferencia 2015. Szeptember 17.
AZ ISO 9001:2015 LEHETŐSÉGEI AZ IRÁNYÍTÁSI RENDSZEREK FEJLESZTÉSÉRE 2015. Szeptember 17. SGS BEMUTATÁSA Alapítás: 1878 Központ: Genf, Svájc Tevékenység: Ellenőrzés, vizsgálat és tanúsítás Szervezet: 80.000
RészletesebbenMesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008
Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008 Az Előadások Témái Bevezető: mi a mesterséges intelligencia... Tudás reprezentáció Gráfkeresési stratégiák Szemantikus hálók
RészletesebbenStruktúra alapú teszttervezési módszerek
Szoftver- és rendszerellenőrzés (VIMIMA01) Struktúra alapú teszttervezési módszerek Majzik István, Micskei Zoltán http://www.inf.mit.bme.hu/ 1 Teszttervezés módszerei I. Specifikáció alapú A rendszer mint
RészletesebbenIntelligens eszközök fejlesztése az ipari automatizálásban Evosoft Hungary kft., Evosoft Hungary Kft.
Intelligens eszközök fejlesztése az ipari automatizálásban Evosoft Hungary kft., Evosoft Hungary Kft. Intelligens eszközök fejlesztése az ipari automatizálásban Evosoft Hungary kft., Evosoft Hungary Kft.
RészletesebbenTesztelés az XP-ben Tesztelés az XP-ben. A tesztelés kulcsjellemzői:
Dr. Mileff Péter 1 2 Az XP nagyobb hangsúlyt fektet a tesztelés folyamatára, mint a többi agilis módszer Oka: a teszteléssel és a rendszer validálásával kapcsolatos problémák elkerülése. A rendszertesztelés
RészletesebbenSzerző. Varga Péter ETR azonosító: VAPQAAI.ELTE Email cím: Név: vp.05@hotmail.com Kurzuskód:
Szerző Név: Varga Péter ETR azonosító: VAPQAAI.ELTE Email cím: vp.05@hotmail.com Kurzuskód: IP-08PAEG/27 Gyakorlatvezető neve: Kőhegyi János Feladatsorszám: 20 1 Tartalom Szerző... 1 Felhasználói dokumentáció...
RészletesebbenFormális módszerek GM_IN003_1 Bevezetés
Formális módszerek GM_IN003_1 Formális módszerek Formális módszer! formalizált módszer(tan) Formális eljárások alkalmazása a fejlesztésben nincs olyan formális eljárás, ami egy komplex rendszer minden
RészletesebbenSzámítógépes döntéstámogatás. Bevezetés és tematika
SZDT-01 p. 1/18 Számítógépes döntéstámogatás Bevezetés és tematika Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Előadás SZDT-01 p. 2/18 SZDT-01
RészletesebbenÉrzékszervi bírálók kiválasztásának, képzésének és monitorozásának nemzetközi módszerei. Sipos László 1, Kókai Zoltán 1 Gere Attila 1
Érzékszervi bírálók kiválasztásának, képzésének és monitorozásának nemzetközi módszerei Sipos László 1, Kókai Zoltán 1 Gere Attila 1 1 Szent István Egyetem, Élelmiszertudományi Kar, Árukezelési és Érzékszervi
RészletesebbenMesterséges Intelligencia MI
Mesterséges Intelligencia MI Problémamegoldás kereséssel általános problémák Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péter, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mit.bme.hu, http://www.mit.bme.hu/general/staff/tade
RészletesebbenUnit tesztelés. Honfi Dávid, Micskei Zoltán. Integrációs és ellenőrzési technikák (VIMIA04) Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék
Integrációs és ellenőrzési technikák (VIMIA04) Unit tesztelés Honfi Dávid, Micskei Zoltán Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és
RészletesebbenSzámítógépes képelemzés 7. előadás. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék
Számítógépes képelemzés 7. előadás Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék Momentumok Momentum-alapú jellemzők Tömegközéppont Irányultáság 1 2 tan 2 1 2,0 1,1 0, 2 Befoglaló
Részletesebben