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コース内容

コース概要

★AIベースのシステム品質にフォーカス★
本講座では、AIベースのシステムについて、さまざまな観点で品質の留意点を学びます。
また、ハンズオンで機械学習の様子を確認し、理解を深めます。

近年、AI技術が発達し、さまざまな領域でAIの利用が試みられています。多くのシステムでAIが検討されるようになるのも、そう遠い将来ではありません。
AIに求められる品質の議論は少し立ち遅れていましたが、整理が進み、2021年10月にはISTQB(*)が「AIテスター認定試験」を開始しました。
講義では、このAIテスター認定試験のシラバスをカバーして、AIの品質を説明します。
従来のシステムにはない、AIならではの考慮事項を認識することで、これからのシステム企画・開発でご活用出来る講座となっています。

(*)International Software Testing Qualifications Board

学習目標

・AIシステムに求められる品質を理解する

対象者

・AIシステムの品質やテストについて関心がある方
・これからAIシステムの企画・開発・テストに関わろうとする方
・AIについての基本知識を充実させたい方

前提知識

・説明の中に一部、数学、統計学の内容が含まれます。
・ソースコードを理解するにはPython言語の知識が必要です。

スクール環境

＜オンラインクラスにご参加の方へ＞
・「Zoom」を使用いたします。
・テキストおよび演習資料はオンラインストレージ「DirectCloud-BOX」にて配布いたします。
・オンライン参加時の注意事項（下記URL）を事前にご確認ください。
　https://www.hinshitsu-univ.jp/assets/doc/online_caution.pdf
・Zoomのシステム要件は下記URLをご参照ください。
　https://support.zoom.us/hc/ja/articles/201362023-System-Requirements-for-PC-Mac-and-Linux

内容

●１．AIについて

●２．品質特性

●３．機械学習概説

●４．機械学習のデータ

●５．機能評価メトリックス

●６．AIシステムのテスト

●７．AI品質特性のテスト

●８．AIテストの技術

●９．AIシステムのテスト環境

●１０．AIを使ったテスト

※内容は変更になる場合もあります。