Formation ISTQB : Test d'IA (CT-AI)

Public : Testeurs, Développeurs ou toute personne impliquée dans le test de systèmes basés sur l'IA et/ou l'IA pour le test

Durée : 3 jour(s)

Syllabus de la formation ISTQB : Test d'IA (CT-AI)

Pré-requis : Notions en agilité - Avoir suivi la formation ISTQB Foundation ou connaissances équivalentes

Objectifs : - Démontrer le sous-ajustement et le sur-ajustement - Effectuer la préparation des données en vue de la création d'un modèle ML - Identifier les ensembles de données d'apprentissage et de test et créer un modèle ML. - Évaluer le modèle ML créé à l'aide de métriques de performance fonctionnelle ML sélectionnées. - Expérience de l'implémentation d'un perceptron (H1). - Utiliser un outil pour montrer comment l'explicabilité peut être utilisée par les testeurs (H2). - Appliquer le test par paire pour dériver et exécuter des cas de test pour un système basé sur l'IA.

Sanction : Attestation de fin de formation mentionnant le résultat des acquis

Référence : TES101976-F

Accessibilité : Si vous êtes en situation de handicap, nous sommes en mesure de vous accueillir, n'hésitez pas à nous contacter à referenthandicap@dawan.fr, nous étudierons ensemble vos besoins

Contact : commercial@dawan.fr

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INTER INTRA DISTANCE TUTORAT

2 175,00 € HT

Tarif plein :

Paiement à 60 jours
Report possible à J-3
3 tickets d'assistance

1 740,00 € HT

Tarif remisé :

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Paiement à 30 jours
Report sans frais à J-21

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Programme de Formation ISTQB : Test d'IA (CT-AI)

Découvrir l'IA

Définition de l'IA et de l'effet de l'IA
IA étroite, générale et super IA
Systèmes basés sur l'IA et systèmes conventionnels
Technologies d'IA
Frameworks de développement IA
Matériel pour les systèmes basés sur l'IA
AI as a Service (AIaaS)
Modèles pré-entraînés
Normes, règles et IA

Apprendre les caractéristiques de qualité des systèmes basés sur l'IA

Flexibilité and adaptabilité
Autonomie
Evolution
Biais
Ethique
Effets secondaires et Piratage de récompense
Transparence, interprétabilité et explicabilité
Sûreté et IA

Avoir un aperçu du Machine Learning (ML)

Formes de ML
Workflow ML
Sélectionner une forme de ML
Facteurs impliqués dans la sélection de l'algorithme ML
Surajustement et sous-ajustement

ML - Data

Préparation des données dans le cadre du workflow ML
Ensembles de données d'apprentissage, de validation et de test dans le workflow du ML
Problèmes de qualité des ensembles de données
La qualité des données et son effet sur le modèle ML
Étiquetage des données pour l'apprentissage supervisé

ML : Métriques de performance fonctionnelle

Matrice de confusion
Métriques supplémentaires de performance fonctionnelle ML pour la classification, la régression et le clustering
Limites des métriques de performance fonctionnelle ML
Sélection des métriques de performance fonctionnelle ML
Suites de Benchmark pour ML

ML – Réseaux neuronaux et test

Réseaux neuronaux
Mesures de couverture pour les réseaux neuronaux

Tester les systems basés sur l'IA

Spécification des systèmes basés sur l'IA
Niveaux de test pour les systèmes basés sur l'IA
Données de test pour tester les systèmes basés sur l'IA
Test des biais d'automatisation dans les systèmes basés sur l'IA
Documenter un composant IA
Test de dérive du concept
Sélection d'une approche de test pour un système ML

Tester les caractéristiques de qualité spécifiques à l'IA

Les défis du test des systèmes d'auto-apprentissage
Test des systèmes autonomes basés sur l'IA
Test pour le biais algorithmique, le biais d'échantillonnage et le biais inapproprié
Les défis du test des systèmes probabilistes et non-déterministes basés sur l'IA
Les défis du test des systèmes complexes basés sur l'IA
Test de la transparence, de l'interprétabilité et de l'explicabilité des systèmes basés sur l'IA
Oracles de test pour les systèmes basés sur l'IA
Objectifs de test et critères d'acceptation

Méthodes et techniques pour le test des systèmes basés sur l'IA

Attaques adverses et empoisonnement des données
Test par paires
Test dos à dos
Test A/B
Test métamorphique (MT)
Test basé sur l'expérience des systèmes basés sur l'IA
Sélection des techniques de test pour les systèmes basés sur l'IA

Environnements de test pour les systèmes basés sur l'IA

Environnements de test pour les systèmes basés sur l'IA
Environnements de test virtuels pour le test des systèmes basés sur l'IA

Utilisation de l'IA pour les tests

Technologies d'IA pour les tests
Utiliser l'IA pour analyser le reporting des défauts
Utilisation de l'IA pour la génération de cas de test
Utilisation de l'IA pour l'optimisation des suites de tests de régression
Utilisation de l'IA pour la prédiction des défauts
Utiliser l'IA pour tester les interfaces utilisateur

Délai d'accès :

Le délai d’accès à la formation certifiante est de 7 jours après validation du dossier. Dans le cas d’un financement via votre CPF, la validation de votre dossier devra être réalisée 11 jours ouvrés avant le début de formation. Hors certification CPF, délais d'accès de une à trois semaines en fonction des sessions ouvertes.

Méthodes mobilisées :

Un formateur expert ayant suivi une formation à la pédagogie et ayant au minimum 3 année d'expériences dans le domaine visé
Matériel pour les formations présentielles informatiques : un PC par participant
Un support et les exercices du cours pour chaque stagiaire
Synchrone en présentiel ou distanciel. Plateforme utilisée : Microsoft Teams. Pour le distanciel : diagnostic technique avec les stagiaires pour tester la connexion et les modalités pratiques.
Méthodologie basée sur l'Active Learning (75% de pratique minimum) et un programme pédagogique riche et interactif :
Expositive : Apport de contenu théorique structuré pour consolider vos connaissances.
Interrogative : Moments de réflexion pour questionner et approfondir vos pratiques.
Démonstrative : Exercices pratiques pour illustrer les concepts clés.
Active : Ateliers d'entraînement pour une mise en application immédiate.
Expérimentale : Études de cas concrets pour ancrer les apprentissages dans la réalité.
Collaborative : Espaces de partage et d'échange d'expériences pour enrichir la formation.
Un format conçu pour favoriser l'engagement, la pratique et l'impact durable dans vos activités professionnelles.

Un espace apprenant dédié moncompte.dawan.fr pour :

Informations relatives à la ou aux futures formations (plan, syllabus et éventuellement informations relatives à la certification)
Positionnement à l'entrée et à la sortie de la formation
Définition des besoins et attentes par l'apprenant en amont de la formation
Émargement en ligne
Évaluation à chaud
Évaluation à froid
Attestation de formation
Boissons offertes pendant les pauses en inter-entreprises
Salles lumineuses et locaux facilement accessibles
Certification CPF quand formation éligible

Suite de parcours et formations associées

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