Automated Software Engineering: A Deep Learning-Based Approach (Learning and Analytics in Intelligent Systems)
Satapathy, Suresh Chandra; Jena, Ajay Kumar; Singh, Jagannath; Bilgaiyan, Saurabh
ISBN 10: 3030380084 ISBN 13: 9783030380083
Editorial: Springer, 2021
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This book discusses various open issues in software engineering, such as the efficiency of automated testing techniques, predictions for cost estimation, data processing, and automatic code generation. Many traditional techniques are available for addressing these problems. But, with the rapid changes in software development, they often prove to be outdated or incapable of handling the software’s complexity. Hence, many previously used methods are proving insufficient to solve the problems now arising in software development.
The book highlights a number of unique problems and effective solutions that reflect the state-of-the-art in software engineering. Deep learning is the latest computing technique, and is now gaining popularity in various fields of software engineering. This book explores new trends and experiments that have yielded promising solutions to current challenges in software engineering. As such, it offers a valuable reference guide for a broad audience including systems analysts, software engineers, researchers, graduate students and professors engaged in teaching software engineering.
Acerca del autor: Charlotte y Peter Fiell son dos autoridades en historia, teoría y crítica del diseño y han escrito más de sesenta libros sobre la materia, muchos de los cuales se han convertido en éxitos de ventas. También han impartido conferencias y cursos como profesores invitados, han comisariado exposiciones y asesorado a fabricantes, museos, salas de subastas y grandes coleccionistas privados de todo el mundo. Los Fiell han escrito numerosos libros para TASCHEN, entre los que se incluyen 1000 Chairs, Diseño del siglo XX, El diseño industrial de la A a la Z, Scandinavian Design y Diseño del siglo XXI.
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Detalles bibliográficos
Título: Automated Software Engineering: A Deep ...
Editorial: Springer
Año de publicación: 2021
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Automated Software Engineering: A Deep Learning-Based Approach (Learning and Analytics in Intelligent Systems, Band 8) [Paperback] Satapathy, Suresh Chandra; Jena, Ajay Kumar; Singh, Jagannath and Bilgaiyan, Saurabh
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Taschenbuch. Condición: Neu. Automated Software Engineering: A Deep Learning-Based Approach | Suresh Chandra Satapathy (u. a.) | Taschenbuch | xi | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9783030380083 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. Nº de ref. del artículo: 119483000
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book discusses various open issues in software engineering, such as the efficiency of automated testing techniques, predictions for cost estimation, data processing, and automatic code generation. Many traditional techniques are available for addressing these problems. But, with the rapid changes in software development, they often prove to be outdated or incapable of handling the software's complexity. Hence, many previously used methods are proving insufficient to solve the problems now arising in software development. The book highlights a number of unique problems and effective solutions that reflect the state-of-the-art in software engineering. Deep learning is the latest computing technique, and is now gaining popularity in various fields of software engineering. This book explores new trends and experiments that have yielded promising solutions to current challenges in software engineering. As such, it offers a valuable reference guide for a broad audience including systems analysts, software engineers, researchers, graduate students and professors engaged in teaching software engineering. 132 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783030380083
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