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Projekt DeepCode erhöht Code-Qualität mittels Deep Learning

Projekt DeepCode erhöht Code-Qualität mittels Deep Learning

Das Projekt DeepCode befasst sich mit der nachhaltigen und automatischen Verbesserung von Quellcodes durch die automatische Überprüfung wichtiger Qualitätsattribute mithilfe von Deep Learning, da dies bei Programmanalyse meist nicht geschieht.

Hohe Qualität des Quellcodes ist in der Softwareentwicklung essentiell. Viele Qualitätsattribute wie Benennung von Programmelementen, Einhaltung von Stilkonventionen, Identifikation von Autoren, oder Erreichung hoher Testabdeckung sind mit herkömmlichen Programmanalysen jedoch nur schwer oder gar nicht automatisiert überprüfbar. Deep Learning und insbesondere der Einsatz rekurrenter Neuronaler Netze bietet nun das entscheidende Werkzeug um die identifizierten Probleme zu lösen und so Quellcodes nachhaltig und automatisiert zu verbessern.

Mehr Informationen:

Launch des DeepCode-Plugins - Linkedin-Bericht von Florian Kandlinger zu ersten Zwischenergebnissen im Juli 2024

Projektleitung an der Universität Passau Prof. Dr. Gordon Fraser (Lehrstuhl für Software Engineering II)
Laufzeit 01.04.2022 - 31.03.2025
Mittelgeber
BFS - Bayerische Forschungsstiftung
Bluesky

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