Descripción

El curso cubre el testing de sistemas basados en inteligencia artificial, incluyendo sistemas de machine learning y sistemas de IA generativa como los modelos de lenguaje de gran tamaño. Los contenidos abordan las características específicas de estos sistemas, entre ellas el comportamiento probabilístico, el no determinismo y la dependencia de datos.

El temario sigue un enfoque basado en el ciclo de vida, que incluye input data testing, model testing y machine learning development testing. Se trabajan también las métricas de rendimiento funcional para modelos de clasificación y los conceptos fundamentales de redes neuronales.

La certificación cubre las características de calidad específicas de IA definidas por ISO/IEC 25059, los niveles de prueba específicos para sistemas de machine learning y el diseño y ejecución de casos de prueba para estos sistemas.

El testing de sistemas de inteligencia artificial requiere conocimiento de sus características específicas.

Objetivos del curso

Comprender el estado actual de la inteligencia artificial y de los sistemas de IA generativa
Conocer las características específicas de los sistemas basados en IA, incluyendo el comportamiento probabilístico, el no determinismo y la dependencia de datos
Identificar las características de calidad específicas de IA definidas por ISO/IEC 25059
Conocer los criterios de aceptación para sistemas basados en IA
Comprender los fundamentos del machine learning y el papel de los datos en estos sistemas
Calcular e interpretar métricas de rendimiento funcional de ML para modelos de clasificación
Comprender el funcionamiento de las redes neuronales en el contexto del testing
Conocer los niveles de prueba específicos para sistemas de machine learning
Aplicar técnicas de input data testing para sistemas de machine learning
Aplicar técnicas de model testing para sistemas de machine learning
Conocer las prácticas de machine learning development testing
Diseñar y ejecutar casos de prueba para sistemas basados en IA y modelos de lenguaje de gran tamaño

Qué aprenderá

Al finalizar el curso, el alumno será capaz de:

Comprender el estado actual de la inteligencia artificial, incluyendo la IA generativa
Implementar y probar modelos de machine learning
Comprender el funcionamiento y testing de redes neuronales
Identificar las características de calidad específicas de IA definidas por ISO/IEC 25059
Calcular e interpretar métricas de rendimiento funcional para modelos de machine learning
Reconocer el alcance de los niveles de prueba específicos para sistemas de machine learning
Contribuir al desarrollo de una estrategia de prueba para un sistema de machine learning
Diseñar y ejecutar casos de prueba para sistemas de machine learning

A quién va dirigido

Testers, test analysts y test engineers
Test managers y test consultants
Data analysts y data scientists
Desarrolladores de software implicados en sistemas de IA
User acceptance testers
Project managers, quality managers y business analysts con necesidad de comprensión del testing de sistemas de IA

Nivel de experiencia requerido

Certificación ISTQB Certified Tester Foundation Level (CTFL) obligatoria como prerequisito.

Temario: Certified Tester AI Testing (CT-AI)

Módulo 1. Introducción a la Inteligencia Artificial

Introducción a la IA

Módulo 2. Características de Calidad para Sistemas Basados en IA

Características de calidad para sistemas basados en IA
Criterios de aceptación para sistemas basados en IA

Módulo 3. Design

Introducción al machine learning
Datos para machine learning
Métricas de rendimiento funcional de ML para clasificación
Redes neuronales

Módulo 4. Testing de Sistemas Basados en IA

Introducción al testing de sistemas basados en IA
Testing de IA generativa y modelos de lenguaje de gran tamaño
Niveles de prueba y sistemas de machine learning

Módulo 5. Input Data Testing para Sistemas de Machine Learning

Input data testing para sistemas de machine learning

Módulo 6. Model Testing para Sistemas de Machine Learning

Model testing para sistemas de machine learning

Módulo 7. Operate

Machine learning development testing

Examen oficial Certified Tester AI Testing (CT-AI)

Formato del examen

40 preguntas tipo test (Multiple Choice)
1 respuesta correcta por pregunta
Duración del examen: 60 minutos (75 minutos para no nativos en el idioma del examen)
Nextraining gestiona la inscripción al examen oficial sin coste adicional para el alumno

Criterio de aprobación