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Thema4467: Unterschied zwischen den Versionen

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Aktuelle Version vom 13. Juni 2019, 09:51 Uhr



Testen mit lernenden K(I)öpfchen



Informationen zur Arbeit

Abschlussarbeitstyp: Master
Betreuer: Andreas OberweisDemian Hartmann
Forschungsgruppe: Betriebliche Informationssysteme

Archivierungsnummer: 4467
Abschlussarbeitsstatus: Offen
Beginn: 13. Juni 2019
Abgabe: unbekannt

Weitere Informationen

Beschreibung: Du willst die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz und maschinellen Lernverfahren erforschen, da du darin ein großes Potential siehst? Dann ist dieses Thema was für dich: Ein besonderes Herausstellungsmerkmal, aber auch gleichzeitig die Achillesverse der Smartphones, sind ihre Apps! Doch bevor diese verwendet werden können, müssen sie getestet werden. Zum Testen werden die einzelnen Testfälle bisher mühsam und ineffizient von Hand erstellt. Daher liegt es nahe, die Testfälle automatisiert zu erstellen und aus tatsächlichen, in der Vergangenheit getätigten, Nutzungsmustern zu lernen. Dadurch wird Testen kosteneffizienter und die Qualität mobiler Applikationen steigt.

Aufgaben: Das Ziel dieser Arbeit ist es, Testfälle für mobile Applikationen automatisch zu erstellen. Dabei soll auf maschinelle Lernverfahren zurückgegriffen werden, die zu testende Oberflächenelemente zunächst erkennen, um dann Testfälle zu erstellen, die selbstständig getestet werden können. Dazu muss eine Datenbasis gefunden und ausgewählt werden, die als Grundlage für das Lernverfahren dient. Aus diesen Daten sollen dann mögliche Testfälle extrahiert und vielversprechende zur automatisierten Verwendung erstellt werden. Die Oberfläche einer App soll erkannt oder eingelesen werden und in Verbindung mit aufgezeichneten Nutzungsmustern mögliche Testabläufe generiert werden.

Nützliche Kenntnisse: Erfahrung mit maschinellen Lernverfahren Erfahrung mit der Erstellung von Android Apps