Maschinelles Lernen (ML) ist in modernen Softwaresystemen kaum mehr wegzudenken, auch in sicherheitskritischen Bereichen wie autonomen Fahrzeugen, medizinischen Diagnosen und Systemen zur Vermeidung von Flugzeugkollisionen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, derartige Anwendungen konsequent zu testen, um eine hohe Zuverlässigkeit zu gewährleisten.

Wenn man ML-Systeme betrachtet, werden Standardbegriffe der Softwarequalität und -zuverlässigkeit irrelevant, da diese Systeme nicht deterministisch sind und die Semantik der Modelle nicht transparent ist. Es wird erwartet, dass ML eine Revolution in der Softwareentwicklung bewirken wird. Tatsächlich wird ML bereits jetzt für die Entwicklung neuartiger Programmanalyse- und Softwaretesttechniken eingesetzt, insbesondere im Kontext der Schadsoftwareerkennung, Fehlersuche und Typüberprüfung.

Der Workshop DeepTest 2024 möchte Wissenschaft und Industrie auf der Suche nach fundierten, praktischen Lösungen zusammenbringen. Auf der internationalen Veranstaltung werden Wissenschaftler*innen und Praktiker*innen mit Hintergrund in maschinellem Lernen (ML) und Softwareentwicklung (SE) anwesend sein. Dabei sollen Forschungsbeiträge diskutiert, Datensätze ausgetauscht und Impulse gesetzt werden. Der Workshop umfasst Vorträge, Präsentationen basierend auf eingereichten Forschungsarbeiten sowie eine oder mehrere Podiumsdiskussionen, in denen alle Teilnehmer*innen eingeladen sind, ihre Erkenntnisse und Ideen beizutragen.

Der Workshop findet im Rahmen der International Conference of Software Engineering ICSE 2024 statt. Prof. Dr. Andrea Stocco, Leiter des fortiss Kompetenzfelds Automated Software Testing, ist Mitglied des Organisationskomitees.

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