Modelos de maturidade de testes de software e o futuro utilizando Machine Learning e inteligência artificial

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 p...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Henriques, Cláudio Filipe Carvalho (author)
Format: masterThesis
Language:por
Published: 2022
Subjects:
Online Access:http://hdl.handle.net/10773/33116
Country:Portugal
Oai:oai:ria.ua.pt:10773/33116
Description
Summary: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.