ISTQB® AI Testing
Sie möchten KI nicht nur verstehen, sondern einen Schritt weiter gehen und auch ihre Qualität sichern und lernen, wie man ML-Modelle testet? Dieses Training führt Sie zunächst durch KI- und Machine Learning-Grundlagen sowie durch unterschiedliche Spezifikationen, Daten und Kennzahlen. Anschließend erlernen Sie Techniken und Testverfahren, um KI-Systeme zu testen.
Ihre Lernziele
Zielgruppe
Kursinhalt
- Definition zur KI und KI-Effekte
- Narrow, General und Super-KI
- KI-basierte und konventionelle Systeme
- KI-Technologien
- KI-Entwicklungs-Frameworks
- Hardware für KI-basierte Systeme
- AI as a Service (AIaaS)
- Pre-trained models
- Standards und Vorschriften zur AI
- Flexibilität und Anpassungsfähigkeit
- Autonomie
- Evolution
- Bias
- Ethik
- Begleiterscheinungen und reward hacking
- Transparenz, Interpretation und Erklärbarkeit
- Sicherheit und KI
- Formen des maschinellen Lernens
- ML-Workflow
- Eine Form der ML auswählen
- Einflussfaktoren bei der Auswahl von ML-Algorithmen
- Overfitting und Underfitting
- Datenaufbereitung als Teil des ML-Workflows
- Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze im ML-Workflow
- Qualitätsprobleme im Datensatz
- Datenqualität und ihre Auswirkungen auf das ML-Modell
- Data labeling für supervised learning
- Confusion Matrix
- ML-Leistungskennzahlen für die Klassifikation, die Regression und das Clustering
- Grenzen der ML-Leistungskennzahlen
- ML-Leistungskennzahlen auswählen
- Benchmark suites für ML-Leistungskennzahlen
- Spezifikation von KI-basierten Systemen
- Teststufen für KI-basierte Systeme
- Testdaten für das Testen KI-basierter Systeme
- Automatisierungs-Bias in KI-basierten Systemen testen
- KI-Elemente dokumentieren
- Concept drift testen
- Auswahl eines Testansatzes für ein ML-System
- Herausforderungen beim Testen selbstlernender Systeme
- Autonome selbstlernende Systeme testen
- Algorithmischen, stichprobenbezogenen und unangemessenen Bias testen
- Herausforderungen beim Testen probabilistischer und nicht-deterministischer KI-basierter Systeme
- Herausforderungen beim Testen komplexer KI-basierter Systeme
- Transparenz, Interpretation und Erklärbarkeit KI-basierter Systeme testen
- Test-Orakel für KI-basierte Systeme
- Testziele und Akzeptanzkriterien
- Adversarial attacks und data poisoning
- Pairwise testing
- A/B testing
- Back-to-Back Testing
- Metamorphic Testing (MT)
- Erfahrungsbasiertes Testen von KI-basierten Systemen
- Auswahl von Testtechniken für KI-basierte Systeme
- Testumgebungen für KI-basierte Systeme
- Virtuelle Testumgebungen, um KI-basierte Systeme zu testen
- KI-Technologien für das Testen
- Einsatz von KI zur Analyse von Fehlerberichten
- Einsatz von KI für die Generierung von Testfällen
- Einsatz von KI zur Optimierung von Regressionstests
- Einsatz von KI für Fehlerprognosen
- Einsatz von KI für das Testen von Benutzeroberflächen
Zertifizierung
Für dieses Training ist die Zertifizierung nach ISTQB möglich.
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Kurs auf einen Blick
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Zertifizierung Zertifizierung nach ISTQB® möglich
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Level Advanced
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Dauer 4 Tage
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Preis EUR 1.650,-- exkl. MwSt. exkl. Prüfungsgebühr
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| – | QM 15 | Webinar | Deutsch | 4 Tage | EUR 1.650,-- exkl. MwSt. | Termin buchen |
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