Nils Röttger: Basiswissen KI-Testen, Gebunden

Klappentext

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.