Széchenyi Terv Plusz | Magyarország Kormánya. Az Európai Unió finanszírozásával. NextGeneration EU.

EN HU
  • Felfedezés
    • Hírek
    • Események
  • Kutatási területek
  • Anyagok
    • Publikációk
    • Letöltések
    • Kiadvány
  • Rólunk
  • Partnerek
  1. Címlap

Ferenc Rudolf

Szegedi Tudományegyetem

Ferenc Rudolf a Szegedi Tudományegyetem Szoftverfejlesztés Tanszékének tanszékvezető egyetemi docense. Kutatási érdeklődése a statikus kód analízis, szoftver metrikák, minőség biztosítás, tervezési minták és anti-minták, valamint a hiba előrejelzés területeit öleli fel. A Statikus Kód Analízis csoport vezetője, ahol különböző nyelvű programok kódelemzését végző eszközök fejlesztésén dolgoznak. Ezen eszközök alkalmasak forráskód metrikák számítására, kód duplikációk illetve kódolási szabálysértések detektálására. Több mint 100 publikációval rendelkezik a területen, amelyekhez 2000 feletti hivatkozás szám társul. Számos K+F projekt vezetője, amelyek a szoftverrendszerek minőségének kiértékelésében, fejlesztésében és architektúra visszaállításában segítik Magyarország vezető bankjait és szoftverfejlesztő cégeit. 2005 óta kutatási területének legjelentősebb konferenciáin (ICSE, ICSME, ESEC/FSE, SANER, CSMR, WCRE, ICPC, SCAM, FASE, stb) rendszeres szervező- és programbizottsági tag.

Homepage

Google scholar

MTMT

Kiemelt publikációk

  • Rudolf Ferenc, Péter Gyimesi, Gábor Gyimesi, Zoltán Tóth, Tibor Gyimóthy An automatically created novel bug dataset and its validation in bug prediction, Journal of Systems and Software, Volume 169, 2020
  • Rudolf Ferenc, Tamás Viszkok, Tamás Aladics, Judit Jász, Péter Hegedűs, Deep-water framework: The Swiss army knife of humans working with machine learning models, SoftwareX, Volume 12, 2020
  • Bán, D., Ferenc, R., Siket, I. et al. Prediction models for performance, power, and energy efficiency of software executed on heterogeneous hardware. J Supercomput 75, 4001–4025, 2019

Become a partner

Iratkozzon fel hírlevelünkre!

Legyen partnerünk!

Felfedezés

  • Hírek
  • Események
  • Publikációk
  • Letöltések
  • Partnerek

Kutatási területek

  • Az MI alapjai
  • Biztonság és személyes adatok védelme
  • Gépi látás és érzékelés
  • Gépi tanuláson alapuló intelligens gyártás, logisztika, távközés IoT megoldások fejlesztése
  • Nyelvtechnológia fejlesztése
  • Orvosi, egészségügyi alkalmazások

Kapcsolat

1111 Budapest,
Kende u. 13-17.

+36 1 279 6000

milab@sztaki.hun-ren.hu

© 2020-2021 Artifical Intelligence National Laboratory, Budapest