Basiswissen KI-Testen

Qualitatssicherung in KI-basierten System - damit KI-Projekte nicht scheitern- Zahlreiche Beispiele aus verschiedenen Branchen- Viele praktische Ubungen mit Beispiellosungen- Mit Exkursen auf Basis industrieller ProjekterfahrungenUmfragen in der Industrie zeigen deutlich: KI-Projekte scheitern haufiger als angenommen. Eine kontinuierliche Qualitatssicherung fur KI-basierte Systeme ist daher unabdingbar. Das Autorenteam bietet einen fundierten Uberblick und einen praxisnahen Einstieg in die Konzepte, Best Practices, Problemstellungen und Losungsansatze rund um die Qualitatssicherung von und mit KI-basierten Systemen. Im Einzelnen werden behandelt:- Einfuhrung in KI- Qualitatsmerkmale KI-basierter Systeme- Maschinelles Lernen (ML)- ML-Daten- Funktionale Leistungsmetriken- Neuronale Netze und Testen- Testen KI-basierter Systeme- Testen KI-spezifischer Qualitatsmerkmale- Methoden und Verfahren fur das Testen KI-basierter Systeme- Testumgebungen fur KI-basierte Systeme- Einsatz von KI beim TestenDas Buch enthalt mehrere Exkurse, z.B. ChatGPT als Teammitglied? , Praxisbeispiele und zu vielen Kapiteln auch praktische Ubungen, wobei die Lerninhalte durch Codebeispiele und Programmierubungen in Python veranschaulicht werden. Die Aufgaben und Losungen sind als Jupyter Notebooks auf GitHub verfugbar. Das Buch orientiert sich am ISTQB -Syllabus Certified Tester AI Testing (CT-AI) und eignet sich daher nicht nur bestens zur Prufungsvorbereitung, sondern dient gleichzeitig als kompaktes Grundlagenwerk zu diesen Themen in der Praxis und an Hochschulen.