ゼロから始めるAIテスティング/今からでも遅くない AIテスティングの全てを学ぼう！

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Description: 「はじめに」・この講座はISTQB(テスト技術者資格制度)　Foundation Level シラバス-AI テスティング (CT-AI)のトレーニングコースです・スチュアート・リード博士による解説を日本語にローカライズしてお届けしています「コースの概要」AI技術が進化し、私たちの日常生活に不可欠なものとなっています。従来のシステムのテストは広く理解されていますが、AIベースのシステムの普及に伴い新たな課題が生じています。このコースは、AIの核心となる理論や基準、そしてテストアプローチに焦点を当てています。AIベースのシステムは、ディープニューラルネットワークのような高度な構成要素や、大規模データを基にした学習能力、予測不可能な行動など、独特な特徴を持っています。そのため新たな課題とテスト機会が多く生じています。このコースでは、現在使用されているAIベースのシステムの様々なタイプを紹介し、機械学習（ML）がこれらのシステムにおいて重要な要素であることを説明します。さらに、MLシステムの構築が比較的容易である方法を示し、AIベースのシステムにおいて基準の設定がどのように変化するか、なぜ倫理的な観点が重要かを考察し、AIベースシステムの特性によって従来のシステムと比較してテストがより難しくなる点を示します。「ISTQB AIテスティングコースの紹介」AIベースのシステムにおいて品質を確保するために3つの観点を用います。1.データ品質の確保：機械学習の精度は、バイアスのない、正確にラベル付けされたデータに依存します。まず機械学習システムを構築する際にデータの品質を確保するための選定と検証について考察します。2.効果的なテスト手法：AIシステムは不透明な部分が多いため、バックツーバックテストやA/Bテストなどのブラックボックステストが有効です。またメタモルフィックテストの応用も解説します。3.詳細な分析の実施:：ホワイトボックステストを通じて、ニューラルネットワークのテストカバレッジを測定する方法を示します。加えて、仮想テスト環境の必要性については、自動運転車のケースを例にして説明します。最後に、AIのテスト支援ツールの使用例と、AIを活用した一般的なテスト問題の成功例を見ていきます。この実践的なコースには、多数の演習が含まれますがプログラミング経験は不要です。参加者は、様々な機械学習システムのテスト経験を積むことができます。ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー「コースの各セッション紹介」1.  AI への導入　AI、特に人工知能は、技術としての進化を遂げ、ビジネスや日常生活に取り入れられています。AIaaSではクラウドを介してAI機能を提供し、多くの開発フレームワークがAIアプリケーションの構築をサポートしています。このセッションではニューラルネットワークやディープラーニングといったAIの中核技術をお伝えします。そのほか、GDPRのような法規制や特化型AI、従来の非AIシステムとの違いなどを紹介していきます。2  AI ベースのシステムの品質特性AIシステムの品質は、適応性、自律性、説明可能性などの要因によって評価されます。このセッションでは、柔軟性、適応性、自律性、進化など、AIベースのシステムにとって特に重要な品質特性について説明します。さらに、バイアス、副作用、報酬のハッキング、倫理など、AIベースのシステムに特に重要な品質特性について学びユーザーがAIシステムをどのように信頼するかを考察します。3. 機械学習（ML）機械学習はデータを利用して学習・予測する技術で、アソシエーション分析、分類、クラスタリングなどの手法が存在します。モデルの評価やチューニングは、MLモデルの精度を高めるために不可欠です。このセッションでは、機械学習の基本的な概念を紹介し、シンプルな機械学習モデルを構築するための
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