Bacharelado em Ciência da Computação (Sede)
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APP - Artigo Publicado em Periódico
TAE - Trabalho Apresentado em Evento
TCC - Trabalho de Conclusão de Curso
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Item Análise de mensagens de Commit com IA: uma nova perspectiva para o algoritmo SZZ(2025-03-17) Souza, Camila Nunes de Paula; Cabral, George Gomes; http://lattes.cnpq.br/8227256452129177; http://lattes.cnpq.br/8347479672060133Este trabalho propõe uma abordagem inovadora para aprimorar o algoritmo SZZ utilizado na identificação de commits que introduzem defeitos em sistemas de software. A metodologia proposta envolve o uso do ChatGPT, para realizar uma análise semântica das mensagens de commit, classificando-as em duas categorias: ”introduz bug”e ”não introduz bug”. O objetivo é melhorar a confiabilidade das classificações geradas pelo SZZ, reduzindo falsos positivos e melhorando a qualidade dos dados utilizados para a geração de modelos preditivos de detecção de defeitos. Para validar a abordagem, foram realizados experimentos com duas bases de dados (Neutron e Nova), utilizando os classificadores Random Forest e SVC, além de técnicas de balanceamento como oversampling e undersampling. Os resultados demonstram que a integração do ChatGPT ao SZZ resultou em uma redução significativa de commits erroneamente classificados como introdução de bugs, além de melhorar o desempenho dos classificadores, especialmente o Random Forest. Conclui-se que a utilização de LLMs pode aprimorar a eficácia do SZZ, contribuindo para a melhoria da qualidade de software e a eficiência na detecção de defeitos.Item Modelos de recomendação sensível ao contexto em ambientes de comunicação aumentativa alternativa: naive bayes, redes neurais e aprendizagem federada(2025-03-19) Nascimento, Fabio Augusto Souza do; Nascimento, André Câmara Alves do; http://lattes.cnpq.br/0622594061462533; http://lattes.cnpq.br/2170186670973508A inteligência artificial (IA) está presente em diversos setores da sociedade, promovendo constantes avanços tecnológicos e sociais. Um dos subconjuntos da IA é a aprendizagem de máquina (AM), que possibilita aos computadores aprenderem e evoluírem com base em dados. O conhecimento obtido por meio desse processo auxilia em diferentes áreas, desde a análise e interpretação de informações até a usabilidade de aplicativos. Compreender o funcionamento e as possibilidades dessa ferramenta pode ser um ativo valioso. Entre as múltiplas aplicações possíveis, a AM desempenha um papel importante na comunicação aumentativa e alternativa (CAA), auxiliando indivíduos que apresentam dificuldades nessas interações por meio de aplicativos. Essas aplicações estão em constante evolução e, com as inovações tecnológicas, possibilitam o desenvolvimento de sistemas capazes de compreender o ambiente em que uma pessoa está inserida e oferecer recomendações personalizadas aos usuários. Este trabalho investiga o uso dos Sistemas de Recomendação Sensível ao Contexto (SRSC) em aplicações da CAA, considerando as características individuais dos usuários com base em seus dados e contexto. São utilizados modelos de IA, tais como Naïve Bayes (NB), Redes Neurais Artificiais (RNA) e Aprendizagem Federada (AF), para comparar diferentes abordagens e avaliar sua capacidade de fornecer resultados relevantes. A partir dos experimentos realizados, foi possível verificar que modelos personalizados demonstram melhor desempenho em relação a abordagens globais, oferecendo recomendações mais relevantes aos usuários finais. Nesse sentido, a personalização e o uso de variáveis contextuais podem melhorar significativamente a experiência de pessoas que dependem de CAA, aumentando a agilidade e a assertividade da comunicação.