inhalt
Der Kurs ist nach dem Lehrplan des AiU Certified Tester in AI aufgebaut. Auf diese Weise kannst du die im Kurs behandelten Themen mit dem Lehrplan vergleichen.
- Einführung in die Künstliche Intelligenz: Vorstellung von Künstlicher Intelligenz (KI), Maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning (DL).
- Überblick über das Testen von KI-Systemen: Offline- und Online-Tests von KI-Anwendungen, Datenaufbereitung und Vorverarbeitung (Ausreißererkennung, Dimensionsreduktion), Imputation und Visualisierung
- Offline-Tests von KI-Systemen: Datenaufbereitung und Vorverarbeitung
- Metriken für überwachtes (Accuracy, Precision, Recall/sensitivity, Specificity und F1-score) und unüberwachtes Lernen (Inertia und Rand score, Support, Confidence und Lift metrics), um das beste KI-Modell zu finden
- Erklärbare KI: Untersuchung und Bewertung komplexer Modelle (DL-Modelle) durch Variation der Eingabevariablen und Beobachtung der Ergebnisvariationen bei gleichzeitiger Konstruktion eines einfachen, interpretierbaren Modells
- Risiken und Teststrategien für KI-Systeme
- KI im Test: Anwendung von KI im Testprozess selbst, intelligente Dashboards und Testautomatisierungswerkzeuge