Développement, test & web - ISTQB® Certified Tester AI Testing (CT-AI), certification
Un parcours pratique consacré à ISTQB® Certified Tester AI Testing (CT-AI). Les participants structurent leurs acquis autour de trois priorités : Introduction à l'IA, Caractéristiques de qualité des systèmes IA, Vue d'ensemble du Machine Learning (ML).
Programme détaillé
Introduction à l'IA
- Types d'IA : IA étroite, générale et super IA.
- L'IA en tant que service (AIaaS).
- Normes et réglementations.
Caractéristiques de qualité des systèmes IA
- Flexibilité, adaptabilité et autonomie.
- Biais, éthique et sécurité dans l'IA.
- Transparence, interprétabilité et explicabilité.
Vue d'ensemble du Machine Learning (ML)
- Workflow ML et sélection des algorithmes.
- Surajustement, sous-ajustement.
ML – Data
- Ensembles de données d'entraînement, de validation et de test.
- Problèmes de qualité des données et effets sur les modèles ML.
- Étiquetage des données et approches.
Mesure des performances fonctionnelles du ML
- Matrice de confusion et de performance en ML.
- Limites et suites de tests pour les modèles de ML.
ML - Réseaux neuronaux et tests
- Introduction aux réseaux neuronaux.
- Mise en œuvre d'un perceptron simple.
- Mesures de couverture pour les réseaux neuronaux.
Test des systèmes basés sur l'IA - Vue d'ensemble
- Niveaux de spécification et de test.
- Données de test et approches.
- Test des biais d'automatisation.
Tester les caractéristiques de qualité IA
- Défis liés aux tests des systèmes autonomes.
- Aborder les biais algorithmiques et la complexité.
- Tester des systèmes d'IA complexes.
Méthodes et techniques de test des systèmes IA
- Attaques adverses et empoisonnement des données.
- Tests par paire, dos à dos, A/B et métamorphiques.
- Sélection de techniques de test.
Environnements de test pour les systèmes IA
- Configuration et considérations pour les environnements de test.
- Environnements de test virtuels pour les tests d'IA.
Utilisation de l'IA pour les tests
- Technologies de l'IA pour les tests.
- L'IA dans l'analyse des défauts, la génération de cas de test.
- L'IA dans la prédiction des défauts et les tests IHM.
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