ソフトウェア工学の基礎〈31〉(レクチャーノート・ソフトウェア学〈第50巻〉) [単行本]

ソフトウェア工学の基礎〈31〉(レクチャーノート・ソフトウェア学〈第50巻〉) の 商品概要

• 目次

  ・生成AIの活用を前提としたプログラミング教育とソフトウェア工学教育のパラダイム転換
  ・画像認識モデルに対する系統的故障の適応的自動検出手法AdaSniper の提案
  ・性格特性に応じたユーザモデル半自動生成手法の提案
  ・CodeT5と正規表現を活用した不適切な変数名の自動検出法とその評価
  ・マイクロサービスにおけるコードクローンの言語間分析
  ・リリースまでの期間に応じて優先的に検証/導入されるコードレビューチケットの特徴分
  ・Pythonテストスメルのバグ予測子としての有用性に関する定量的分析
  ・異なる変更量のコミットがJust-In-Time バグ予測の評価結果へ与える影響の調査
  ・ライブラリ部品の利用状況の一致度に基づくソフトウェア部品分類手法の評価
  ・課題管理システムにおける技術的負債の返済とリファクタリングの関係の調査
  ・JavaScript ライブラリの後方互換性の損失によるクライアントへの影響範囲の特定
  ・解答プログラムのベクトル表現に基づいたプログラミング問題間の類似性評価に関する考察
  ・Python プログラミング演習におけるエラーに対応したプログラムの編集内容の分析
  ・A Machine-learning-based Approach for Project Success/Failure Prediction in Software Development
  ・ランダムフォレストと期間毎のリポジトリヒストリを用いた開発の継続性を予測するためのソフトウェア規模計測方法の差異が工数見積もりに与える影響
  ・LIME を用いた画像認識モデルの評価手法の提案
  ・Open AIにより生成された解答に基づくプログラ厶の構造的誤り箇所に対するヒントの提示手法
  ・PBLを通じたソフトウェア要件とソースコード内部構造の対応づけを狙ったレガシーコード改良の試み
  ・スケーラブルなモデル検査手法のメタ手法的考察
  ・IoTを指向したアスペクト指向モデリングメカニズムの拡張
  ・コード生成AIの活用は主体的な学びにつながるか？ アルゴリズム教育におけるGitHub Copilot の導入と評価
  ・大規模言語モデルによるヒント生成手法のプログラミング演習への導入
  ・ライブ論文

• 出版社からのコメント

  2024年度「ソフトウェア工学の基礎」研究会（FOSE）ワークショップ発表論文集

• 内容紹介

  本書はFOSE主催ワークショップの予稿集（2024年度）。ソフトウェア工学研究の活性化に寄与する情報がまとめられています。

• 著者について

  戸田　航史 (トダ　コウジ)
  戸田航史（とだこうじ）
  福岡工業大学 情報工学科 准教授
  
  藤原　賢二 (フジワラ　ケンジ)
  藤原賢二（ふじわらけんじ）
  奈良女子大学 研究院 生活環境科学系 専任講師

ソフトウェア工学の基礎〈31〉(レクチャーノート・ソフトウェア学〈第50巻〉) の商品スペック