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ソフトウェア工学の基礎 31

近代科学社

4,400円 (4,000円+税)

本書はFOSE主催ワークショップの予稿集(2024年度)。ソフトウェア工学研究の活性化に寄与する情報がまとめられています。

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内容紹介

本書はFOSE主催ワークショップの予稿集(2024年度)。ソフトウェア工学研究の活性化に寄与する情報がまとめられています。

書誌情報

  • 著者: 戸田 航史, 藤原 賢二
  • 発行日:
  • 最終更新日: 2024-12-13
  • バージョン: 1.0.0
  • ページ数: 234ページ(PDF版換算)
  • 対応フォーマット: PDF, EPUB
  • 出版社: 近代科学社

対象読者

ソフトウェア工学,AI,IoT,Python,JavaScript,ソフトウェア,ハードウェア,ユーザインターフェース,形式手法,ライブラリ,機械学習,要求設計に興味がある人

著者について

戸田 航史

福岡工業大学 情報工学科 准教授

藤原 賢二

奈良女子大学 研究院 生活環境科学系 専任講師

目次

生成AIの活用を前提としたプログラミング教育とソフトウェア工学教育のパラダイム転換

画像認識モデルに対する系統的故障の適応的自動検出手法AdaSniper の提案

性格特性に応じたユーザモデル半自動生成手法の提案

CodeT5と正規表現を活用した不適切な変数名の自動検出法とその評価

マイクロサービスにおけるコードクローンの言語間分析

リリースまでの期間に応じて優先的に検証/導入されるコードレビューチケットの特徴分

Pythonテストスメルのバグ予測子としての有用性に関する定量的分析

異なる変更量のコミットがJust-In-Time バグ予測の評価結果へ与える影響の調査

ライブラリ部品の利用状況の一致度に基づくソフトウェア部品分類手法の評価

課題管理システムにおける技術的負債の返済とリファクタリングの関係の調査

JavaScript ライブラリの後方互換性の損失によるクライアントへの影響範囲の特定

解答プログラムのベクトル表現に基づいたプログラミング問題間の類似性評価に関する考察

Python プログラミング演習におけるエラーに対応したプログラムの編集内容の分析

A Machine-learning-based Approach for Project Success/Failure Prediction in Software Development

ランダムフォレストと期間毎のリポジトリヒストリを用いた開発の継続性を予測するためのソフトウェア規模計測方法の差異が工数見積もりに与える影響

LIME を用いた画像認識モデルの評価手法の提案

Open AIにより生成された解答に基づくプログラ厶の構造的誤り箇所に対するヒントの提示手法

PBLを通じたソフトウェア要件とソースコード内部構造の対応づけを狙ったレガシーコード改良の試み

スケーラブルなモデル検査手法のメタ手法的考察

IoTを指向したアスペクト指向モデリングメカニズムの拡張

コード生成AIの活用は主体的な学びにつながるか? アルゴリズム教育におけるGitHub Copilot の導入と評価

大規模言語モデルによるヒント生成手法のプログラミング演習への導入

ライブ論文

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