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Testing

223 Inhalte
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Die modellbasierte Entwicklung ist in den vergangenen Jahren zu einer Standardmethodik bei der Konstruktion großer softwarebasierter Systeme geworden. Zur Modellierung des gewünschten Systemverhaltens stehen verschiedene grafische Sprachen (UML, Simulink, Scade, Ascet u. a.) und Modellierungswerkzeuge zur Verfügung. Auch für die Verarbeitung solcher Modelle existieren verschiedene Werkzeuge, etwa ..
Wie können KI-Komponenten mit Modellen abgesichert werden?
Änderungen von Anforderungen, Anpassungen in Designs und Programmabläufen sind willkommen und zwingend notwendig, um am schnelllebigen Markt von Softwareprodukten bestehen zu können. Hierbei gilt es nicht nur, Software zu ändern, auch die Qualitätssicherung muss kontinuierlich angepasst werden. Ein Großteil des Aufwands besteht in der Anpassung des Testfallkatalogs. Ein wiederkehrender, fehleranfä..
Neuronale Netze lernen das Testen
Von Jahr zu Jahr wird unser Leben abhängiger von Software. Da die Software immer mehr von maschinellem Lernen (ML) oder Künstlicher Intelligenz (KI) bestimmt wird, wird das Verhalten eines Systems weniger leicht vorhersehbar sowie schwieriger zu testen und zu validieren. Und manchmal konfrontiert uns die KI-optimierte Software sogar mit sogenannten „schwarzen Schwänen“ – also völlig unerwarteten E..
Testautomatisierung: Fünf Stufen zur Perfektion
Aktuelle Trendthemen haben in der Softwareentwicklung immer kürzere Entwicklungszyklen zur Folge. In diesem Kontext ist Testautomatisierung unerlässlich. Die hierfür notwendigen Testskripte werden allerdings immer noch aufwendig per Hand erstellt. Abhilfe versprechen seit Kurzem erhältliche KI-basierte Testwerkzeuge, die unter anderem ML nutzen. Dieser Artikel geht der Frage nach, ob dieses Verspr..
Quo vadis Testautomatisierung?
Der Boom in der Entwicklung von Systemen mit Künstlicher Intelligenz (KI) ist allgegenwärtig. Die Erwartungen an diese Systeme sind hoch. Zugleich war es noch nie so leicht, mit frei verfügbaren Tools Maschinelles Lernen wie Deep Learning einzusetzen. Dieser Euphorie steht leider oft eine große Ernüchterung entgegen: Die KI bringt nicht die erhoffte Leistung. Der Artikel beleuchtet die gerne übers..
Warum KI auch eine intelligente Qualitätssicherung braucht