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Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/50401

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Campo DCValorIdioma
dc.contributor.advisorIYODA, Juliano Manabu-
dc.contributor.authorDIAS, Jailson da Costa-
dc.date.accessioned2023-05-22T11:14:38Z-
dc.date.available2023-05-22T11:14:38Z-
dc.date.issued2023-04-20-
dc.date.submitted2023-04-24-
dc.identifier.citationDIAS, Jailson da Costa. Teste de Software com IA: um mapeamento sistemático da literatura. 2023. 65 f. TCC (Graduação) - Curso de Ciências da Computação, Centro de Informática, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2023.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/50401-
dc.description.abstractAs técnicas de teste de software são essenciais para detectar falhas e mitigar os riscos associados ao desenvolvimento de software. Esse processo fica ainda mais eficiente com o uso de Inteligência Artificial (IA). Como resultado, é fundamental entender essas estratégias e como aplicá-las no processo de desenvolvimento de software. Para atingir esse objetivo, um mapeamento sistemático da literatura foi realizado para fornecer uma visão geral do estado da arte em técnicas de teste de software utilizando IA e revelar a atual distribuição de pesquisas nessa área. Neste mapeamento sistemático, 191 estudos primários foram sistematicamente coletados e categorizados com base nas técnicas de teste de software pesquisadas e nos algoritmos ou técnicas de IA utilizadas. Isso permitiu a identificação da distribuição da pesquisa por categoria de técnicas de teste de software estudadas, os algoritmos de IA mais comumente utilizados nesses estudos e a identificação de lacunas na pesquisa. Além disso, resultou em um mapeamento das categorias com artigos relevantes, permitindo aos pesquisadores localizar rapidamente todas as pesquisas sobre técnicas de teste de software utilizando IA com as propriedades de seu interesse.pt_BR
dc.format.extent65p.pt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectTeste de Softwarept_BR
dc.subjectInteligência Artificialpt_BR
dc.subjectMapeamento Sistemáticopt_BR
dc.titleTeste de software com IA: um mapeamento sistemático da literaturapt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.degree.levelGraduacaopt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0005349558315095pt_BR
dc.description.abstractxSoftware testing techniques are essential for detecting failures and mitigating the risks associated with software development. This process is made even more efficient with the use of Artificial Intelligence (AI). As a result, it is critical to understand these strategies and how to apply them in the software development process. To achieve this goal, a systematic mapping study was performed to provide an overview of the state of the art in software testing techniques using AI and reveal the current distribution of research in this area. In this systematic mapping, 191 primary studies were systematically collected and categorized based on the software testing techniques researched and the algorithms or AI techniques used. This allowed for the identification of the research distribution by category of software testing techniques studied, the most commonly used AI algorithms in these studies, and the identification of gaps in research. In addition, it resulted in a mapping of categories with relevant articles, allowing researchers to quickly locate all research on software testing techniques using AI with properties of their interest.pt_BR
dc.subject.cnpqÁreas::Ciências Exatas e da Terra::Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.departament::(CIN-DCC) - Departamento de Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.graduation::CIn-Curso de Ciência da Computaçãopt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal de Pernambucopt_BR
dc.degree.localRecifept_BR
Aparece nas coleções:(TCC) - Ciência da Computação

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