February 22, 2022 6:00 PM
A Transformer modell és az általa írt program
Az első megközelítéseknél ez a javító eljárás nagyban felhasználta a programon lefuttatott teszteseteket, tulajdonképpen a javítás elkészítését is ezekre alapozta. Az MTA-SZTE Mesterséges Intelligencia Kutatócsoport keretein belül is készült egy ilyen eszköz, melynek működése már egy korábbi alkalommal bemutatásra került egy Mndwrk (akkor még Talentera) előadásban. Ezen a webináron szintén egy olyan eszközzel és annak hátterével ismerkedhetünk meg, amely automatikusan javít ki programhibákat, azonban az egyáltalán nem támaszkodik a tesztelésre. Az eszköz alapja egy Transzformer neurális háló, melyet arra tanítottunk, hogy hibás forráskódot módosítson úgy, ahogy azt egy szoftverfejlesztő tenné.
Az előadás a következő kérdésekre ad választ:
- Hogyan lehet automatikusan kijavítani programhibákat?
- Mi kell ahhoz, hogy egy bug-ot kijavítsunk, mi a biztosíték, hogy ez tényleg egy jó javítás lesz?
- Mi az a Transzformer modell, hogyan működik?
Az előadásban a következő technológiákról lesz szó, a következőkről fogsz hallani:
- Python,
- Tensorflow.
Akármennyire is science fiction-szerűen hangzik, automatikusan javítani egy szoftver hibát már több éve tudunk.
Viktor jelenleg PhD hallgató a Szegedi Tudományegyetemen. Az ipari projekteken szerzett tapasztalatai alapján - melyet hazai és külföldi cégek alkalmazottjaként szerzett - keres innovatív megoldásokat a szoftverfejlesztésben a mesterséges intelligencia felhasználásával. Jelenlegi kutatása az automatikus programjavítással és a forráskód beágyazásával kapcsolatos problémákra összpontosít.
