Ingegneria dei requisiti intelligente con logica fuzzy e IA

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Bol L'ingegneria dei requisiti è fondamentale per il successo dello sviluppo del software, ma i metodi tradizionali spesso non riescono a cogliere le esigenze dinamiche, incerte e ambigue delle parti interessate. Questa sfida ci ha ispirato a scrivere questo libro, introducendo l'Intelligent Requirements Engineering, un paradigma che integra logica fuzzy, apprendimento automatico e intelligenza artificiale per migliorare la modellazione e la progettazione dei requisiti. Le crescenti esigenze di settori come la sanità, la finanza, l'e-governance e il cloud computing richiedono requisiti adattivi, spiegabili e resilienti. La modellazione fuzzy aiuta a risolvere il problema della vaghezza, mentre le tecniche di AI e NLP aggiungono automazione, scalabilità e forza predittiva. Il libro è strutturato in otto capitoli, che passano dai fondamenti della modellazione intelligente a casi di studio, aspetti etici e direzioni di ricerca future. Ogni capitolo bilancia la teoria con l'applicazione, offrendo quadri, metodologie ed esempi rilevanti per il mondo reale. Riteniamo che questo lavoro sia utile a ricercatori, studenti e professionisti che intendono adottare strumenti di RE guidati dall'intelligenza artificiale nell'industria.

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L'ingegneria dei requisiti è fondamentale per il successo dello sviluppo del software, ma i metodi tradizionali spesso non riescono a cogliere le esigenze dinamiche, incerte e ambigue delle parti interessate. Questa sfida ci ha ispirato a scrivere questo libro, introducendo l'Intelligent Requirements Engineering, un paradigma che integra logica fuzzy, apprendimento automatico e intelligenza artificiale per migliorare la modellazione e la progettazione dei requisiti. Le crescenti esigenze di settori come la sanità, la finanza, l'e-governance e il cloud computing richiedono requisiti adattivi, spiegabili e resilienti. La modellazione fuzzy aiuta a risolvere il problema della vaghezza, mentre le tecniche di AI e NLP aggiungono automazione, scalabilità e forza predittiva. Il libro è strutturato in otto capitoli, che passano dai fondamenti della modellazione intelligente a casi di studio, aspetti etici e direzioni di ricerca future. Ogni capitolo bilancia la teoria con l'applicazione, offrendo quadri, metodologie ed esempi rilevanti per il mondo reale. Riteniamo che questo lavoro sia utile a ricercatori, studenti e professionisti che intendono adottare strumenti di RE guidati dall'intelligenza artificiale nell'industria.

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Pagina's: 120, Paperback, Edizioni Sapienza


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Merk Edizioni Sapienza
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  • 9786209544576
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