Banca de DEFESA: Lucas Rafael Rodrigues Pereira

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: Lucas Rafael Rodrigues Pereira
DATA: 17/04/2024
HORA: 09:00
LOCAL: REMOTO
TÍTULO:

UMA ABORDAGEM DE DEEP-LEARNING PARA REALIZAR A PREDIÇÃO DE REFATORAÇÓES

PALAVRAS-CHAVES:

refactoring, deep learning, engenharia de software

PÁGINAS: 80
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
SUBÁREA: Sistemas de Computação
ESPECIALIDADE: Software Básico
RESUMO:

Refatorar é o processo de alteração da estrutura interna de um software a fim de
melhorar sua qualidade, sem modificar o seu comportamento externo. Estudos
recentes têm demonstrado que o ato de refatorar traz resultados positivos para
manutenção e compreensão do código e do sistema como um todo. Ocorre que,
atualmente, esse método ainda é pouco utilizado, sendo a expertise e a intuição os
principais fatores que determinam a necessidade de refatoração de um software.
Antes de iniciar o processo de refatoração, é imprescindível a análise para verifi-
car se a refatoração é algo realmente necessário. Desse modo, o presente estudo
visa avaliar técnicas de inteligência artificial, tal como deep learning, para predizer
quando a refatoração do software é essencial. Para tal, foi escolhido um dataset
com base nos algoritmos de deep learning, de modo a treinar a inteligência artifi-
cial. Por fim, serão feitas comparações com os modelos clássicos e outros modelos
de predição de refatoração para avaliar a eficácia dos algoritmos de deep learning

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - VINICIUS HUMBERTO SERAPILHA DURELLI - USP (Suplente)
Presidente - RAFAEL SERAPILHA DURELLI (Membro)
Interno - PAULO AFONSO PARREIRA JUNIOR (Membro)
Externo ao Programa - JOHNATAN ALVES DE OLIVEIRA - ICTIN (Membro)
Externo à Instituição - DIEGO ROBERTO COLOMBO DIAS - UFSJ (Membro)
Interno - ANDRE PIMENTA FREIRE (Suplente)