Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Definizione ed implementazione di soluzioni di eXplainable Artificial Intelligence per sistemi di raccomandazione nell’ingegneria del software |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Definition and implementation of eXplainable Artificial Intelligence solutions for recommendation systems in software engineering |
| Area CUN | 01 - Scienze matematiche e informatiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Negli ultimi anni si sta assistendo ad un’importante proliferazione di Recommender Systems for Software Engineering (RSSE), strumenti software che mirano ad automatizzare parzialmente alcuni compiti di ingegneria del software, con lo scopo di (i) ridurre i tempi e i costi di sviluppo e (ii) aumentare la qualità del software. Il presente progetto di ricerca si incardina all’interno delle attività previste dal Dipartimento di Informatica all’interno del progetto PRIN 2022 ”DevProDev: Profiling Software Developers for Developer-Centered Recommender Systems”, ed ha l’obiettivo di definire soluzione di eXplainable Artificial Intelligence, basate su approcci di Human-Centered Artificial Intelligence, all’interno di RSSE. È prevista anche la definizione di soluzioni per l’adattabilità automatica e personalizzazione manuale degli RSSE ai profili degli sviluppatori, cosi da rendere più efficace la personalizzazione. |
| Descrizione sintetica in inglese | Recent years have witnessed an important proliferation of Recommender Systems for Software Engineering (RSSE), software tools that aim to partially automate some software engineering tasks, with the purpose of (i) reducing development time and costs and (ii) increasing software quality. This research project is part of the activities planned by the Department of Computer Science within the PRIN 2022 project "DevProDev: Profiling Software Developers for Developer-Centered Recommender Systems", and aims at defining eXplainable Artificial Intelligence solutions, based on Human-Centered Artificial Intelligence approaches, within RSSE. The definition of solutions for the automatic adaptability and manual customisation of RSSEs to developer profiles is also part of this research project. |
| Data del bando | 01/02/2024 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy OTHER |
| Paesi di residenza dei candidati |
OTHER Italy |
| Nazionalità dei candidati |
Italy OTHER |
| Sito web del bando | https://reclutamento.ict.uniba.it/assegni-di-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Nome dell'Ente finanziatore | Università degli studi di Bari |
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| Tipologia dell'Ente | Other |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bari |
| Sito web | http://www.di.uniba.it |
| direzione.dib@uniba.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 09/03/2024 |
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| Come candidarsi | Other |