ISTQB® AI Testing- in English

ISTQB® AI Testing -valmennuksessa perehdyt tekoälyn ja koneoppimisen keskeisiin käsitteisiin testauksen näkökulmasta. Ymmärrät, miten AI-järjestelmät eroavat perinteisistä ohjelmistoista ja millaisia erityisiä laatuominaisuuksia, riskejä ja haasteita niihin liittyy.

Syvennyt AI-järjestelmien testausmenetelmiin ja opit tunnistamaan esimerkiksi datan laatuun, mallien oppimiseen ja epädeterministiseen käyttäytymiseen liittyviä riskejä. Saat kokonaiskuvan siitä, miten tekoäly vaikuttaa testauksen suunnitteluun, toteutukseen ja arviointiin.

Valmennus käsittelee myös tekoälyn hyödyntämistä testauksessa. Opit, miten AI-ratkaisuja voidaan käyttää esimerkiksi testitapausten generoinnissa, regressiotestauksen optimoinnissa ja testitulosten analysoinnissa. Sisältö perustuu ISTQB:n viralliseen Certified Tester AI Testing -sertifikaattiohjelmaan.

HUOM! Valmennuksen hinta sisältää materiaalilisenssin ja sertifiointitentin.

Valmennuksen hyödyt

• Ymmärrät tekoäly- ja koneoppimisjärjestelmien erityispiirteet ja niiden vaikutuksen testaukseen
• Osaat soveltaa AI-järjestelmille soveltuvia testausmenetelmiä ja -tekniikoita
• Tunnistat, miten tekoälyä voidaan hyödyntää testausprosessin tehostamisessa

Kohderyhmä

Valmennus on suunnattu ohjelmistotestauksen ja laadunvarmistuksen ammattilaisille, joilla on ISTQB Foundation Level -osaaminen. Se sopii esimerkiksi testaajille, testausanalyytikoille, testausinsinööreille, testauskonsulteille, ohjelmistokehittäjille, data-analyytikoille sekä testaus- ja laatujohtajille, jotka työskentelevät tai tulevat työskentelemään AI-ratkaisujen parissa.

Ennakkovaatimukset

ISTQB® Certified Tester Foundation Level (CTFL) -sertifikaatti on virallinen ennakkovaatimus ISTQB Certified Tester AI Testing (CT-AI) -sertifioinnille ja edellytys sertifiointikokeeseen osallistumiselle. Ilman voimassa olevaa Foundation Level -sertifikaattia CT-AI-sertifikaattia ei voi suorittaa.

Sisältö

• Johdanto tekoälyyn ja AI-järjestelmiin
  • keskeiset käsitteet ja teknologiat
• AI-järjestelmien laatuominaisuudet
  • autonomia, sopeutuvuus, läpinäkyvyys ja eettiset näkökulmat
• Koneoppimisen perusteet
  • oppimismenetelmät ja datan rooli
• ML-mallien suorituskyvyn mittaaminen
  • keskeiset mittarit ja arviointitavat
• Neuroverkkoihin liittyvät testauksen näkökulmat
• AI-järjestelmien testauksen periaatteet
• AI-spesifiset testaushaasteet
• Testausmenetelmät ja -tekniikat
  • esimerkiksi metamorfinen testaus, A/B-testaus ja adversarial-testaus
• Testiympäristöt AI-järjestelmille
• Tekoälyn hyödyntäminen testauksessa
  • testitapausten generointi, regressiotestauksen optimointi ja tulosten analysointi

If you can not participate this course, you can send someone else instead of you. If cancellation is done less than 14 days before the course start, we will charge 50% of the price. In case of no show without any cancellation, we will charge the whole price. Cancellation fee will also be charged in case of illness.