Полный силлабус

Шестьдесят три лекции, от начала до конца.

Сначала теория. Стартуешь с того, что эти системы вообще такое и где они тихо идут не туда, потом разбираешься, как это тестировать - качество данных, drift, bias, adversarial-входы, oracles. Тринадцать модулей по официальному силлабусу ISTQB CT-AI v1, по одной лекции в день, в конце - пробный экзамен на время. Сертификат идёт бонусом сверху; суть - в понимании.

Начать курс 12 лекций бесплатно
63
Лекции · по 5-15 мин
13
Модулей · 8 недель
300+
Вопросов на практику
12
Бесплатно · без карты
- Бесплатно попробовать

Первые 12 лекций бесплатны целиком, от начала до конца, без карты и без стены регистрации. Это весь модуль Введение плюс весь Модуль 1. Остальные 51 открываются, когда ты заходишь в курс.

M-00
ВведениеБесплатно Знакомство, что такое сертификация ISTQB CT-AI и как устроен курс.
3 лекции
  • 01Добро пожаловать на курс!Бесплатно
  • 02О сертификации ISTQB Tester AIБесплатно
  • 03О курсеБесплатно
M-01
Введение в тестирование AIБесплатно База: что такое AI, какие бывают AI-системы, технологии и фреймворки за ними и стандарты, которые теперь к этому применяются.
9 лекций
  • 04Лекция 1: Определение AI и эффект AIБесплатно
  • 05Лекция 2: Узкий, общий и сверхразумный AIБесплатно
  • 06Лекция 3: Системы на основе AI и традиционные системыБесплатно
  • 07Лекция 4: Технологии AIБесплатно
  • 08Лекция 5: Фреймворки для разработки AIБесплатно
  • 09Лекция 6: Аппаратное обеспечение для систем на основе AIБесплатно
  • 10Лекция 7: AI как сервис (AIaaS)Бесплатно
  • 11Лекция 8: Предобученные моделиБесплатно
  • 12Лекция 9: Стандарты, регуляции и AIБесплатно
M-02
Характеристики качества систем на основе AI Атрибуты качества, специфичные именно для AI: адаптивность, автономность, bias, этика, прозрачность и безопасность.
8 лекций
  • 13Лекция 1: Гибкость и адаптивностьQuiz
  • 14Лекция 2: АвтономностьQuiz
  • 15Урок 3: ЭволюцияQuiz
  • 16Лекция 4: ПредвзятостьQuiz
  • 17Лекция 5: ЭтикаQuiz
  • 18Лекция 6: Побочные эффекты и взлом функции вознагражденияQuiz
  • 19Лекция 7: Прозрачность, интерпретируемость и объяснимостьQuiz
  • 20Лекция 8: Безопасность и AIQuiz
M-03
Машинное обучение (ML) - обзор Как ML реально работает под капотом: формы обучения, рабочий процесс, выбор алгоритма и ловушка переобучения.
5 лекций
  • 21Лекция 1: Формы MLQuiz
  • 22Лекция 2: Рабочий процесс MLQuiz
  • 23Лекция 3: Выбор формы MLQuiz
  • 24Лекция 4: Факторы выбора алгоритма MLQuiz
  • 25Лекция 5: Переобучение и недообучениеQuiz
M-04
ML - данные Где большинство моделей реально ломается: подготовка данных, сплиты train/validation/test, проблемы качества и разметка.
5 лекций
  • 26Лекция 1: Подготовка данных как часть рабочего процесса MLQuiz
  • 27Лекция 2: Обучающие, валидационные и тестовые наборы данных в рабочем процессе MLQuiz
  • 28Лекция 3: Проблемы качества наборов данныхQuiz
  • 29Лекция 4: Качество данных и его влияние на модель MLQuiz
  • 30Лекция 5: Разметка данных для обучения с учителемQuiz
M-05
Метрики функциональной производительности ML Как читать модель честно: confusion matrix, метрики для классификации, регрессии и кластеризации и где эти метрики тебе врут.
5 лекций
  • 31Лекция 1: Матрица ошибокQuiz
  • 32Лекция 2: Дополнительные метрики функциональной производительности ML для классификации, регрессии и кластеризацииQuiz
  • 33Лекция 3: Ограничения метрик функциональной производительности MLQuiz
  • 34Лекция 4: Выбор метрик функциональной производительности MLQuiz
  • 35Лекция 5: Наборы бенчмарков для производительности MLQuiz
M-06
Нейронные сети ML и тестирование Нейронные сети и метрики покрытия, которыми их тестируют.
2 лекции
  • 36Лекция 1: Нейронные сетиQuiz
  • 37Лекция 2: Метрики покрытия для нейронных сетейQuiz
M-07
Тестирование систем на основе AI - обзор Переходим к практике: спецификация, уровни тестирования, тестовые данные, automation bias, документирование компонента и concept drift.
7 лекций
  • 38Лекция 1: Спецификация систем на основе AIQuiz
  • 39Лекция 2: Уровни тестирования систем на основе AIQuiz
  • 40Лекция 3: Тестовые данные для тестирования систем на основе AIQuiz
  • 41Лекция 4: Тестирование на предвзятость автоматизации в системах на основе AIQuiz
  • 42Лекция 5: Документирование AI-компонентаQuiz
  • 43Лекция 6: Тестирование на дрейф концепцииQuiz
  • 44Лекция 7: Выбор подхода к тестированию системы MLQuiz
M-08
Тестирование специфических характеристик качества AI Самое сложное: тестирование самообучающихся, автономных, вероятностных систем, плюс bias, объяснимость и проблема test oracle.
8 лекций
  • 45Лекция 1: Сложности тестирования самообучающихся системQuiz
  • 46Лекция 2: Тестирование автономных самообучающихся системQuiz
  • 47Лекция 3: Тестирование на алгоритмическую, выборочную и неуместную предвзятостьQuiz
  • 48Лекция 4: Сложности тестирования вероятностных и недетерминированных систем на основе AIQuiz
  • 49Лекция 5: Сложности тестирования комплексных систем на основе AIQuiz
  • 50Лекция 6: Тестирование прозрачности, интерпретируемости и объяснимости систем на основе AIQuiz
  • 51Лекция 7: Тестовые оракулы для систем на основе AIQuiz
  • 52Лекция 8: Цели тестирования и критерии приемкиQuiz
M-09
Методы и техники тестирования систем на основе AI Инструментарий: adversarial-атаки и отравление данных, попарное, сравнительное, A/B, metamorphic testing и тестирование на основе опыта.
7 лекций
  • 53Лекция 1: Состязательные атаки и отравление данныхQuiz
  • 54Лекция 2: Попарное тестированиеQuiz
  • 55Лекция 3: Сравнительное тестированиеQuiz
  • 56Лекция 4: A/B-тестированиеQuiz
  • 57Лекция 5: Метаморфное тестирование (MT)Quiz
  • 58Лекция 6: Тестирование систем на основе AI на основе опытаQuiz
  • 59Лекция 7: Выбор техник тестирования для систем на основе AIQuiz
M-10
Тестовые среды для систем на основе AI Как настроить тестовые и виртуальные среды, которые нужны этим системам.
1 лекция
  • 60Лекция 1: Тестовые и виртуальные среды для систем на основе AIQuiz
M-11
Использование AI для тестирования Поворачиваем наоборот: AI-технологии, которые помогают тебе тестировать - от анализа дефектов до автоматизации интерфейсов.
2 лекции
  • 61Лекция 1: Технологии AI для тестированияQuiz
  • 62Лекция 2: Использование AI для тестирования: от анализа дефектов до автоматизации интерфейсовQuiz
M-12
Финальная аттестация Комплексный пробный экзамен по всему материалу курса, в настоящих условиях на время.
1 лекция
  • 63Пробный финальный экзамен - ISTQB CT-AI · 40 вопросов · проходной 65%Exam
§
Когда будешь готов

Начни с первых двенадцати.

Они бесплатны целиком, без карты. Если то, как тут учат, тебе заходит - остальные 51 лекция и полный пробный экзамен в одном платеже от тебя.

Начать курс 12 лекций бесплатно
Возврат денег в течение 14 дней · экзамен ISTQB записывается и оплачивается отдельно, через ISTQB