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.
Mehr zu den Zertifizierungen nach ISTQBNach dem Kurs empfehlen wir
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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| Zeitraum | Code | Ort | Kurssprache | Dauer | Preis | Termin buchen |
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| – | QM 15 | Webinar | Deutsch | 4 Tage | EUR 1.650,-- exkl. MwSt. | Termin buchen |
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