Leseprobe
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Basiswissen KI-Testen
Gerhard Runze, Verena Dietrich, Nils Röttger, et al.
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Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Informatik
Beschreibung
Qualitätssicherung in KI-basierten System – damit KI-Projekte nicht scheitern - Zahlreiche Beispiele aus verschiedenen Branchen - Viele praktische Übungen mit Beispiellösungen - Mit Exkursen auf Basis industrieller Projekterfahrungen Umfragen in der Industrie zeigen deutlich: KI-Projekte scheitern häufiger als angenommen. Eine kontinuierliche Qualitätssicherung für KI-basierte Systeme ist daher unabdingbar. Das Autorenteam bietet einen fundierten Überblick und einen praxisnahen Einstieg in die Konzepte, Best Practices, Problemstellungen und Lösungsansätze rund um die Qualitätssicherung von und mit KI-basierten Systemen. Im Einzelnen werden behandelt: - Einführung in KI - Qualitätsmerkmale KI-basierter Systeme - Maschinelles Lernen (ML) - ML-Daten - Funktionale Leistungsmetriken - Neuronale Netze und Testen - Testen KI-basierter Systeme - Testen KI-spezifischer Qualitätsmerkmale - Methoden und Verfahren für das Testen KI-basierter Systeme - Testumgebungen für KI-basierte Systeme - Einsatz von KI beim Testen Das Buch enthält mehrere Exkurse, z.B. »ChatGPT als Teammitglied?«, Praxisbeispiele und zu vielen Kapiteln auch praktische Übungen, wobei die Lerninhalte durch Codebeispiele und Programmierübungen in Python veranschaulicht werden. Die Aufgaben und Lösungen sind als Jupyter Notebooks auf GitHub verfügbar. Das Buch orientiert sich am ISTQB®-Syllabus »Certified Tester AI Testing« (CT-AI) und eignet sich daher nicht nur bestens zur Prüfungsvorbereitung, sondern dient gleichzeitig als kompaktes Grundlagenwerk zu diesen Themen in der Praxis und an Hochschulen.
Kundenbewertungen
Artificial Intelligence, Certified Tester, Machinelles Lernen, Ethik, Testmethoden, KI-basierte Systeme, Neuronale Netzte, Datenqualität, Testen, Künstliche Intelligenz, ISTQB, Softwaretest, Testtechniken, Qualitätssicherung, Datenmanagement