article · Repository of the University of Ljubljana (University of Ljubljana) · 2025
Automated graphical user interface testing using neural networks
GRUBAR, JORES
Cited by 0Open access
Abstract
V diplomskem delu predstavljamo pristop avtomatskega testiranja uporabniškega grafičnega vmesnika s pomočjo nevronskih mrež. Pokazati želimo, da lahko razvijemo sistem, ki bo na podlagi pridobljenih zaporedij uporabniških akcij s pomočjo generativnega napovednega modela zmožen generirati testne primere, ki bodo posnemali vedenje pravih uporabnikov, ter le-te nato samodejno izvesti. Pristopi, ki temeljijo na strojnem učenju uporabniških vzorcev programa zavoljo generiranja testnih primerov za testiranje grafičnega vmesnika, lahko odpravijo potrebo po ročnem pisanju testov hkrati pa izboljšajo pokritost testiranja. Na ta način izboljšamo stabilnost testirane programske opreme v produkcijskem okolju in sočasno razbremenimo človeške vire na tem področju. Osredotočamo se na uporabo rekurentnih nevronskih mrež, saj so le-te primeren in učinkovit način za modeliranje medsebojno odvisnih zaporednih podatkov.
Cite this paper
GRUBAR, J. (2025). Automated graphical user interface testing using neural networks. Repository of the University of Ljubljana (University of Ljubljana).
GRUBAR, JORES. “Automated graphical user interface testing using neural networks.” Repository of the University of Ljubljana (University of Ljubljana), 2025.
GRUBAR, JORES. 2025. “Automated graphical user interface testing using neural networks.” Repository of the University of Ljubljana (University of Ljubljana).
GRUBAR, J. (2025) ‘Automated graphical user interface testing using neural networks’, Repository of the University of Ljubljana (University of Ljubljana).
@article{grubar2025automated,
title = {{Automated graphical user interface testing using neural networks}},
author = {GRUBAR, JORES},
journal = {Repository of the University of Ljubljana (University of Ljubljana)},
year = {2025}
}Made from the index record. Check names, capitalisation and page numbers against the paper. Need another style? AI for Research has over 10,000.