Przygotowanie do egzaminu certyfikującego

Certified Tester - AI Testing

Nowa certyfikacja skierowana jest do każdego, kto zajmuje się testowaniem systemów opartych na sztucznej inteligencji lub wykorzystuje ją do procesu testowania oraz planuje poszerzyć swoją wiedzę w tym obszarze.

Do uzyskania certyfikatu CT-AI niezbędne jest posiadanie certyfikatu ISTQB® na poziomie podstawowym (CTFL). 

Zakres tematyczny

Szkolenie oparte jest na poniższych zagadnieniach:

1. Wprowadzenie do AI
   1. Definicja AI i efektu AI
   2. Wąskie, ogólne i super AI
   3. Systemy konwencjonalne i oparte na sztucznej inteligencji
   4. Technologie AI
   5. Ramy rozwoju AI
   6. Sprzęt dla systemów opartych na sztucznej inteligencji
   7. AI jako usługa (AIaaS)
      1. Umowy dotyczące AI jako usługi
      2. Przykłady AIaaS
   8. Wstępnie przeszkolone modele
      1. Wprowadzenie do wstępnie przeszkolonych modeli
      2. Transfer uczenia się
      3. Ryzyko związane z używaniem wstępnie przeszkolonych modeli i transferem uczenia się
   9. Normy, przepisy i sztuczna inteligencja
2. Cechy jakościowe dla systemów opartych na sztucznej inteligencji
   1. Elastyczność i adaptacyjność
   2. Autonomia
   3. Ewolucja
   4. Odchylenie
   5. Etyka
   6. Skutki uboczne i hackowanie nagród
   7. Przejrzystość, interpretowalność i wyjaśnialność
   8. Bezpieczeństwo i sztuczna inteligencja
3. Uczenie maszynowe (ML) – przegląd
   1. Formy ML
      1. Uczenie nadzorowane
      2. Nauka nienadzorowana
      3. Nauka wzmacniania
   2. Przepływ pracy ML
   3. Wybór formy ML
   4. Czynniki zaangażowane w wybór algorytmu ML
   5. Nadmierne i niedostateczne dopasowanie
      1. Dopasowanie
      2. Niedopasowanie
      3. Ćwiczenie praktyczne: zademonstruj przewymiarowanie i niedopasowanie
4. ML - Dane
   1. Przygotowanie danych jako część przepływu pracy ML
      1. Wyzwania w przygotowaniu danych
      2. Ćwiczenie praktyczne: Przygotowanie danych do ML
   2. Szkolenie, walidacja i testowanie zbiorów danych w przepływie pracy ML
      1. Ćwiczenie praktyczne: Zidentyfikuj dane treningowe i testowe oraz utwórz model ML
   3. Problemy z jakością zbioru danych
   4. Jakość danych i jej wpływ na model ML
   5. Etykietowanie danych dla nadzorowanego uczenia się
      1. Podejścia do etykietowania danych
      2. Błędnie oznaczone dane w zbiorach danych
5. ML metryki wydajności funkcjonalnej
   1. Macierz pomyłek
   2. Dodatkowe metryki wydajności funkcjonalnej ML dla klasyfikacji, regresji i klastrowania
   3. Ograniczenia metryk wydajności funkcjonalnej ML
   4. Wybieranie metryk wydajności funkcjonalnej ML
      1. Ćwiczenie praktyczne: Ocena utworzonego modelu ML
   5. Pakiety porównawcze dla ML
6. ML - Sieci neuronowe i testowanie
   1. Sieci neuronowe
      1. Ćwiczenie praktyczne: Implementuj prosty perceptron
   2. Miary pokrycia dla sieci neuronowych
7. Omówienie testowania systemów opartych na sztucznej inteligencji
   1. Specyfikacja systemów opartych na sztucznej inteligencji
   2. Poziomy testów dla systemów opartych na sztucznej inteligencji
      1. Testowanie danych wejściowych
      2. Testowanie modelu ML
      3. Testowanie komponentów
      4. Testowanie integracji komponentów
      5. Testowanie systemu
      6. Testy akceptacyjne
   3. Dane testowe do testowania systemów opartych na sztucznej inteligencji
   4. Testowanie stronniczości automatyzacji w systemach opartych na sztucznej inteligencji
   5. Dokumentowanie komponentu AI
   6. Testowanie dryfu koncepcji
   7. Wybór podejścia testowego dla systemu ML
8. Testowanie cech jakości specyficznych dla AI
   1. Wyzwania testowania systemów samouczących się
   2. Testowanie autonomicznych systemów opartych na sztucznej inteligencji
   3. Testowanie pod kątem algorytmicznego, próbkowania i niewłaściwego nastawienia
   4. Wyzwania testowania probabilistycznych i niedeterministycznych systemów opartych na sztucznej inteligencji
   5. Wyzwania testowania złożonych systemów opartych na sztucznej inteligencji
   6. Testowanie przejrzystości, interpretowalności i wyjaśnialności systemów opartych na sztucznej inteligencji
      1. Ćwiczenie praktyczne: wyjaśnianie modelu
   7. Testuj Oracle dla systemów opartych na sztucznej inteligencji
   8. Cele testu i kryteria akceptacji
9. Metody i techniki testowania systemów opartych na sztucznej inteligencji
   1. Ataki kontradyktoryjne i zatruwanie danych
      1. Ataki kontradyktoryjne
      2. Zatrucie danymi
   2. Testowanie w parach
      1. Ćwiczenie praktyczne: Testowanie w parach
   3. Testowanie jeden po drugim
   4. Testy A/B
   5. Testy metamorficzne (MT)
      1. Ćwiczenie praktyczne: Testy metamorficzne
   6. Testowanie oparte na doświadczeniu systemów opartych na sztucznej inteligencji
      1. Ćwiczenie praktyczne: Testy eksploracyjne i eksploracyjna analiza danych (EDA)
   7. Wybór technik testowych dla systemów opartych na sztucznej inteligencji
10. Środowiska testowe dla systemów opartych na sztucznej inteligencji
    1. Środowiska testowe dla systemów opartych na sztucznej inteligencji
    2. Wirtualne środowiska testowe do testowania systemów opartych na sztucznej inteligencji
11. Wykorzystanie AI do testowania 
    1. Technologie AI do testowania
       1. Ćwiczenie praktyczne: wykorzystanie sztucznej inteligencji w testowaniu
    2. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy zgłoszonych defektów
    3. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do generowania przypadków testowych
    4. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do optymalizacji zestawów testów regresji
    5. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do przewidywania defektów
       1. Ćwiczenie praktyczne: Zbuduj system przewidywania defektów
    6. Używanie AI do testowania interfejsów użytkownika
       1. Używanie AI do testowania za pomocą graficznego interfejsu użytkownika (GUI)
       2. Używanie AI do testowania GUI

Przed szkoleniem

Szkolenie jest teorią testowania systemów opartych na sztucznej inteligencji, którą trener odnosi do praktyki uczestników szkolenia. Dzięki temu materiał jest dużo łatwiejszy w przyswojeniu. Prowadzący: jedynie praktycy o umiejętnościach mentorskich i coachingowych. Teoretyków brak.

Dodatkowo zapewniamy wsparcie trenera PRZED i PO szkoleniu.

Metody szkolenia

Szkolenie jest teorią testowania systemów opartych na sztucznej inteligencji, którą trener odnosi do praktyki uczestników szkolenia.  Dzięki temu materiał jest dużo łatwiejszy w przyswojeniu. Prowadzący: jedynie praktycy o umiejętnościach mentorskich i coachingowych. Teoretyków brak. Dodatkowo, dzięki platformie edu.ittraining.pl zapewniamy wsparcie trenera PRZED i PO szkoleniu.

Materiały szkoleniowe

Będąc uczestnikiem szkolenia "Certified Tester - AI Testing", otrzymasz komplet starannie opracowanych materiałów:

• starannie opracowaną prezentację opisującą zagadnienia omawiane podczas szkolenia
• materiały w formie elektronicznej na platformie edu.ittraining.pl

Po szkoleniu

Osoby posiadające certyfikat Certified Tester – AI Testing będą w stanie osiągnąć następujące wyniki biznesowe:

1. Zrozumieć obecny stan i oczekiwane trendy AI.
2. Doświadczyć implementacji i testowania modelu ML i rozpoznać, gdzie testerzy mogą najlepiej wpłynąć na jego jakość.
3. Zrozumieć wyzwania związane z testowaniem systemów opartych na sztucznej inteligencji, takie jak ich zdolności do samouczenia się, stronniczość, etyka, złożoność, niedeterminizm, przejrzystość i wyjaśnialność.
4. Mieć wkład w strategię testowania systemu opartego na sztucznej inteligencji.
5. Projektować i wykonywać przypadki testowe dla systemów opartych na sztucznej inteligencji.
6. Rozpoznać specjalne wymagania dotyczące infrastruktury testowej w celu wsparcia testowania systemów opartych na sztucznej inteligencji.
7. Dowiedzieć się, w jaki sposób sztuczną inteligencję można wykorzystać do wspierania testowania oprogramowania.

Egzamin ISTQB®

Jesteśmy Akredytowanym Centrum Egzaminacyjnym GASQ, dostarczającym egzaminy certyfikujące ISTQB®.

Jesteś zainteresowany/-a podejściem do akredytowanego egzaminu?
Daj nam znać w zgłoszeniu lub skorzystaj z poniższych opcji:
Zarezerwuj swój egzamin online w wybranym terminie
Sprawdź kalendarz egzaminów stacjonarnych

Kup voucher na egzamin

Cena egzaminu certyfikującego nie jest uwzględniona w cenie szkolenia.
Aktualne ceny egzaminów znajdziesz na https://edu.ittraining.pl/egzaminy.

Szkolenia w ramach aktualnej ścieżki certyfikacji ISTQB®