AiU Certified Tester in AI (CTAI) Programa de estudio - Mapa Mental
El mapa mental que te muestro aquí y que diseñé hace poco, permite conocer el alcance total del programa de estudios para estudiar y luego rendir el examen en #ai (artificial intelligence).
No será fácil, pero tampoco es un imposible y me lo he marcado como un desafío para este año. Te seguiré contando los avances que vaya teniendo y compartiendo experiencias que tal vez te puedan servir.
Capítulo 1 - Introducción a la Inteligencia Artificial (AI)
1.1. Inteligencia Artificial (AI)
1.2. Aprendizaje automático (Machine Learning, ML)
1.3. Aprendizaje profundo (Deep Learning, DL)
1.4. Etapas del proceso de ML
Capítulo 2 - Descripción general de las pruebas de los sistemas de AI
2.1. Fases de prueba de la AI
2.2. Pruebas de AI vs Pruebas no de AI
2.3. Características de calidad de la AI
Capítulo 3 - Pruebas offline de los sistemas de AI
3.1. Preparación y preprocesamiento de datos
3.2. Métricas
3.3. Evaluación del modelo
3.4. Analítica
Capítulo 4 - Pruebas online de sistemas de AI
4.1. Arquitectura de una aplicación de AI
4.2. Análisis lingüístico Método de diseño de la prueba
4.3. Pruebas de sistemas de inteligencia artificial
Capítulo 5 - Inteligencia Artificial Explicable
5.1. AI explicable y su necesidad
Capítulo 6 - Riesgos y estrategia de ensayo de los sistemas de AI
6.1. Riesgos en las pruebas de AI
6.2. Estrategia de la prueba
Capítulo 7 - La AI en las pruebas
7.1. AI para el Ciclo de Vida de Pruebas de Software
7.2. Herramientas de automatización basadas en la AI
Te preguntarás ¿Desde dónde bajar el programa de estudios?
Desde la página Recursos de Brightest
Puedes seguirme en #linkedin para ir conociendo más detalles y los avances.
¡Hasta la próxima! Good Testing