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May 16–17, 2020

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Mozillaは、Firefoxの開発にAIを用いたバグ発見支援ツールを導入することでバグの発生を減らし、開発者の生産性を向上させる試みを始めると発表しました(Ubisoftの発表)。 導入されるのはカナダのゲームメーカーであるUbisof プログラマーであれば自動生成されたgetterやsetterにバグが入り込むような余地はないことは全会一致だと思うのですが、si企業の方達にはその理屈は通用しないことがありますので、その場合は泣きながらバグが出るはずがないソースコードに対して単調な作業を受け入れるしかありません。 バグ自動修正技術の現在の実力 小規模バグのみ修正可能 ただし誤った修正を行う場合もあり •修正はされるが、他の動作への意図しない副作用が発生 主な技術的課題:パッチ探索の時間 内部でテストを繰り返し実行しながら修正を試みるため 1回のテスト. 先日、AIライティングツール「Articoolo」が、日本語に対応しました。気になるのは、精度の部分。 早速使ってみたので、レポートします。 日本語版では、Articooloの特徴的な機能である 記事のサマリー生成 記事のリライト には未対応。 従い、今回は記事生成の部分のみのレポートとなります。 よく、累積バグ数をかいて、s字カーブとかいうけど、あのカーブの数式と、その係数の意味がわかっているのか、意識あわせしたいことがあったので、ここで、みなさんとシェアしたいと思います! そもそも、「ソフトウェア信頼度成長モデル」の式は? ソフトウェア開発では、バグの数をゼロに近づければ近づけるほど、セキュリティが高くなるとされています。しかし、かなり特殊な条件下で 「バグのないソフトウエアは存在しない」――ソフトウエア開発に携わっている人なら,だれしも心の片隅にこうした気持ちを持っているのではないだろうか。確かに,ソフトウエア開発の手法が革新的に変わらない限り,実用的な規模のソフトウエアがバグを一つも含まないことはあり得ない。 mozillaは、firefoxの開発にaiを用いたバグ発見支援ツールを導入することでバグの発生を減らし、開発者の生産性を向上させる試みを始めると発表し. バグ発見のスペシャリスト!ゲームデバッガーとは? はじめに ソフトウェアテスト アドベントカレンダー 12/21担当のあさこです。 qiita. 最近はテレビやゲーム機器でのゲームであるいわゆるコンシューマゲームだけでなく、スマートフォンでのゲームの進歩も目覚ましく、ゲームはより一層身近となってきています。 ソフトウェアテストはプログラム中に存在するバグや欠陥の発見、品質の保証などを目的に行ないます。しかし、ソフトウェア開発においてバグや作成ミスが全く存在しない成果物を納品することは不可能に近いでしょう。 aiソフトウェア開発において「性能保証」、「検収」、「瑕疵担保」に関する双方の意見が対立する原因は、通常のシステム開発が「演繹的」な開発手法であるのに対して、aiソフトウェア開発が「帰納的」である点があげられます 1 。 ソフトウェアの品質向上はなぜ重要? ソフトウェア開発の上流工程でバグや不具合を発見し、ソフトウェアの品質を維持・向上させることで、不具合修正による開発スケジュールの遅延や余剰コストを削減できるようになります。 ai将棋「将棋ウォーズ」などを開発するherozが、今度はソフトウェア開発をaiで効率化する取り組みを始める。herozはハーツユナイテッドグループ com はじめに テスト実施時には、バグが想定通り(?)に出ているかどうかのメトリクス分析を行う方は多いと思います。 割と、そこでベンチマークとして使われるのが、ipaから発行されているデータ白書。 ソフトウェアの中に潜在的に含まれている不具合は、これをすべて発見し、目に見える形に文書化する必要があります。 この文書のことを不具合. マイクロソフトは、AIを用いてソフトウェアのバグや脆弱性を発見するクラウドサービス「 Microsoft Security Risk Detection 」を今夏遅くにリリースすることを 明らかにしました 。 monoai technologyのテストサービスサイト。ai活用・自動化を掲げつつ、jstqbに準拠したテストノウハウと、バグ検出のエキスパートによるテストサービスです。ゲーム全般、webサイト、スマホアプリ、xrなど実績多数。 バグを分析することにより以下の3つを実現する。 ・類似バグの発見 バグの内容を分析することにより、今回検出されたバグと同じような処理をやっているところはないか。 そこに同様のバグが無いかを確認する。 ・バグの資産化 まず様々なソフトウェアの開発履歴から潜在バグ(まだ表面化していない不具合)の修正パターンをaiにあらかじめ学習させ、次に修正対象のソフトウェアのソースコードに対して静的解析ツールで潜在バグの検出を行ったあと、そこで明らかになったバグに対して、具体的なコードの修正案を. バグや脆弱性を発見する有名な手法のひとつに「Fuzzing Test」があります。 「横展開」は「横展」と呼んだり「水平展開」と呼んだりすることもあるそうなのですが、今回はその話です。 品質を上げる上では、レビューやテストにてあるプログラムのバグを1つ見つけた場合、「他にも同じようなバグが潜んでいないか」という視点で別途チェックを入れるのが定石です。 ai iot. Fuzzing Testとは、検査対象のソフトウェアに問題を引き起こしそうなデータ(これが「Fuzz」と呼ばれる)を大量に アジャイル. ソフトウェアにバグはつきもの、でもどのくらいあるかが分からない ・人が作るものには必ずバグが混入してしまいます → 問題は、どれくらい混入しているのか計測する手段がないこと ・なので、「バグの検出が少ないから品質が良い」と考えるのは危険 第13回 上流工程のバグ. ソフトウェアなどのバグ発見手法には、「ソフトウェアメトリクス」というものがあります。 ソフトウェアメトリクスの特徴 悪い場合は、一定の指摘件数が出た時点で、チェックをやめてしまい、まだある間違いを発見. ソースコードを静的に分析; モジュールや関数の行数、ネストの深さ、モジュール間の依存度合いなどを数値に置き換える ソフトウェア開発の高速化・効率化が求められる昨今。バグの早期発見と品質向上のためにaiを活用する動きが加速している。とはいえ、aiの導入は簡単ではない。その解決策として、「ai検証サービス」への注目度が高まっている。 ソフトウェア技術者に向けて、バグに関する基礎知識をまとめていく新シリーズ「バグ百科事典」。第7回は、プログラムのバグを見つける作業で システム提供者がシステムにバグを作り込んでしまったこと、またそれを発見できなかったことは、著しい注意義務違反、すなわち重過失として損害賠償の対象になり得るのだろうか。また、バグが過失になり得ると仮定して、ソフトウエアの利用者が、開発者や提供者にどこまで賠償を求める. プログラマーであれば自動生成されたgetterやsetterにバグが入り込むような余地はないことは全会一致だと思うのですが、SI企業の方達にはその理屈は通用しないことがありますので、その場合は泣きながらバグが出るはずがないソースコードに対して単調な作業を受け入れるしかありません。 バグ自動修正技術の現在の実力 小規模バグのみ修正可能 ただし誤った修正を行う場合もあり •修正はされるが、他の動作への意図しない副作用が発生 主な技術的課題:パッチ探索の時間 内部でテストを繰り返し実行しながら修正を試みるため 1回のテスト 同技術は、静的解析ツールによって検出されたソフトウェア中の潜在バグに対応する修正案を、そのaiを活用して自動的に生成し、ソフトウェア開発者へ推奨するものであり、今回、日本総研が開発している三井住友銀行の金融取引システムのソフトウェアにこれを適用して評価した。 ¾各工程の平均バグ発見率で、「生涯バグ件数」を割り振る ¾予測値に上下限の幅を設け 許容範囲からはずれたとき、 問題ありと認識させる ¾各工程のバグ検出率を四 分位数で分割し 上限を75%の観測点 下限を25%の観測点 を許容幅とする バグのあるソフトウェアでも、リリース前には、膨大なテスト項目をクリアしてきたはずだ。だが、そのほとんどは、仕様書や設計書から書き写しただけの、機能が正しく動くことを確認するものばかりになってはいないか。 プログラミング教育の小ネタ集として今回は「バグ」の由来について解説します。 itエンジニアであれば有名な話なのですが、プログラミング教育に触れたばかりの方や、普段何気なくこのキーワードを使っている子どもたちに教えてあげるとウケるかもしれないのぜひ覚えてみてください。

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