ISTQB - Testeur Certifié Extension Niveau Fondation - Test d'Intelligence Artificielle (IA) - Avec certification

Objectifs

• Décrire les concepts clés et les approches du Machine Learning (ML)


• Identifier les types de données utilisés en ML et décrire leur importance


• Evaluer la performance fonctionnelle des modèles de ML à l'aide de métriques adaptées


• Expliquer le fonctionnement des réseaux neuronaux et appliquer des stratégies de test adaptées


• Expliquer les enjeux et les principes généraux du test des systèmes basés sur l'IA


• Tester les caractéristiques de qualité spécifiques aux systèmes basés sur l'IA


• Appliquer des méthodes et techniques adaptées pour tester les systèmes basés sur l'IA


• Cartographier les environnements de test adaptés aux spécificités des systèmes IA


• Expliquer l'utilisation de l'IA pour optimiser et automatiser les processus de test

Programme de la formation

Introduction à l'IA

• Définition de l'IA et de l'effet de l'IA


• IA étroite, générale et super IA

Caractéristiques de qualité des systèmes basés sur l'IA

Machine Learning (ML) - Vue d'ensemble

ML - Données

ML - Métriques de performance fonctionnelle

ML - Réseaux neuronaux et tests

Test des systèmes basés sur l'IA - Vue d'ensemble

Test des caractéristiques de qualité spécifiques à l'IA

Test des caractéristiques de qualité spécifiques à l'IA - Suite

Méthodes et techniques pour le test des systèmes basés sur l'IA

Environnements de test pour les systèmes basés sur l'IA

Utilisation de l'IA pour les tests

Préparation à la certification


 

Validation et sanction

Attestation de formation

Type de formation

Non certifiante

Sortie

Sans niveau spécifique