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ISTQB® Certified Tester - AI Testing (CT-AI)
KI-Systeme übernehmen Entscheidungen, die früher Menschen vorbehalten waren. Wer sie prüfen will, braucht mehr als klassisches Testing-Know-how – Daten, Modelle und dynamisches Verhalten stellen neue Anforderungen an die Qualitätssicherung.
Zentrale Themen
- Besonderheiten von KI-Systemen im Testkontext verstehen.
- Machine-Learning-Modelle verifizieren und validieren.
- Testdaten verwalten und Datenintegrität sicherstellen.
- Erklärbarkeit, Fairness und Bias in KI-Systemen prüfen.
- Teststrategien für adaptive und selbstlernende Systeme entwickeln.
- Governance, Compliance und Risikomanagement in KI-Projekten umsetzen.
Voraussetzung
Wer Erfahrung im Softwaretest oder der Qualitätssicherung mitbringt und grundlegende Entwicklungsprozesse kennt, kann direkt einsteigen.
Zielgruppe
QA Professionals, Testanalysten, IT-Projektleitende, Entwicklungsteams sowie Verantwortliche für KI-gestützte Produkte und Data-Analytics-Projekte.
Strukturierte Testverfahren für KI schaffen Verlässlichkeit, Nachvollziehbarkeit und Vertrauen in datenbasierte Anwendungen – und helfen Organisationen, Verantwortung für ihre intelligenten Systeme zu übernehmen.
Kursinhalte
Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
- KI-Begriffe und den KI-Effekt kennenlernen.
- Schwache, starke und überlegene KI unterscheiden.
- Klassische Systeme mit KI-gestützten Ansätzen vergleichen.
- Technologische Grundansätze der KI einordnen.
- Entwicklungsplattformen für KI-Anwendungen kennen.
- Technische Infrastruktur für KI-Systeme verstehen.
- KI as a Service (AIaaS) im Überblick.
- Vorgefertigte Modelle gezielt einsetzen.
- Regulatorische Rahmenbedingungen und KI-Standards kennen.
Normen und ethische Anforderungen für KI
- Anpassungsfähigkeit und Wandelbarkeit von KI-Systemen bewerten.
- Selbstständigkeit und Autonomiegrade einordnen.
- Fortschritt und Lernfähigkeit im Kontext prüfen.
- Vorurteile und Bias als Qualitätsrisiko verstehen.
- Ethische Grundsätze im KI-Einsatz kennen.
- Risiken und Manipulationsanreize identifizieren.
- Transparenz, Nachvollziehbarkeit und Interpretierbarkeit sicherstellen.
- Datenschutz und Sicherheit in KI-Systemen berücksichtigen.
Machine Learning im Überblick
- ML-Kategorien und ihre Einsatzbereiche kennen.
- Typischen ML-Prozessablauf nachvollziehen.
- Den passenden Lernansatz auswählen.
- Entscheidungskriterien für Algorithmen kennen.
- Overfitting und Underfitting erkennen und vermeiden.
Datenprozesse im Machine Learning
- Datenverarbeitung im ML-Prozess strukturiert planen.
- Trainings-, Validierungs- und Testdaten sinnvoll aufteilen.
- Typische Herausforderungen der Datenqualität kennen.
- Auswirkungen von Datenqualität auf Modellleistung verstehen.
- Datenlabeling für überwachtes Lernen durchführen.
Leistungsmaße und Metriken im ML
- Fehler-Matrix interpretieren und anwenden.
- Erweiterte Leistungsmaße für Klassifizierung, Regression und Clustering nutzen.
- Grenzen von Leistungsmaßen kennen und einordnen.
- Passende Metriken je Aufgabenstellung auswählen.
- Referenzsets für ML-Auswertungen einsetzen.
Neuronale Netze im Machine Learning
- Aufbau und Wirkungsweise künstlicher neuronaler Netze verstehen.
- Abdeckungsmetriken für Netzstrukturen kennen und bewerten.
Grundlagen des KI-Software-Testens
- Anforderungen an Tests für KI-Systeme kennen.
- Teststufen im KI-Kontext einordnen.
- Datenbasis für KI-Tests strukturiert aufbauen.
- Bias in der Testautomatisierung erkennen und prüfen.
- Nachweise für KI-Module strukturieren.
- Konzeptdrift erkennen und testen.
- ML-Teststrategie gezielt auswählen.
Qualitätssicherung für KI-Anwendungen
- Lernende Systeme strukturiert testen.
- Autonome Systeme auf Korrektheit prüfen.
- Verzerrungen und Zufallsfaktoren identifizieren.
- Mit Unsicherheiten in KI-Systemen umgehen.
- Komplexe KI-Architekturen systematisch prüfen.
- Transparenz und Erklärbarkeit evaluieren.
- Testorakel für KI-spezifische Szenarien einsetzen.
- Qualitätsziele und Akzeptanzkriterien festlegen.
Spezifische Testverfahren für KI
- Adversariale Angriffe und Datenvergiftung im Test berücksichtigen.
- Paarweise Vergleichstests anwenden.
- Konfrontative Prüfverfahren einsetzen.
- A/B-Tests für KI-Varianten durchführen.
- Metamorphe Testmethoden nutzen.
- Praxisnahe Testszenarien für KI-Systeme entwickeln.
- Das passende Prüfverfahren für KI systematisch auswählen.
Testinfrastruktur für KI-Systeme
- Geeignete Plattformen für den KI-Test auswählen und einrichten.
- Digitale Simulationsumgebungen für intelligente Systeme aufbauen und nutzen.
KI als Unterstützung im Testprozess
- Intelligente Systeme gezielt im Testeinsatz nutzen.
- KI zur Auswertung von Fehlerberichten einsetzen.
- Testfälle mit KI-Unterstützung generieren.
- Regressionstests durch KI optimieren.
- Fehlerwahrscheinlichkeiten mit KI-Methoden prognostizieren.
- Grafische Oberflächen mit KI-Werkzeugen prüfen.
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Unsere Fördermaßnahmen gelten ausschließlich für Teilnehmende mit Wohn- oder Arbeitssitz in Deutschland.
Eine Förderung außerhalb Deutschlands ist nicht möglich.
Für Berufseinsteiger, Arbeitsuchende, Quereinsteiger, Startups, Berufserfahrene, Aufsteiger, Spezialisten …
Was versteht man unter AI Testing in der Softwareprüfung?
- AI Testing bezeichnet das systematische Prüfen KI-basierter Systeme und Machine-Learning-Modelle. Schwerpunkte sind Datenqualität, Modellverhalten, Bias-Erkennung, Nachvollziehbarkeit, Risikoanalyse sowie spezialisierte Testmethoden für lernende Systeme.
Welche Themen deckt das ISTQB® AI Testing Training ab?
- Kernthemen sind KI- und ML-Grundlagen, Teststrategien für KI-Systeme, Datenvalidierung, Bias-Erkennung, Modellbewertung, geeignete Testumgebungen sowie Risiken und Qualitätssicherung für KI-gestützte Anwendungen.
Was sollte ich vor dem AI Testing Training mitbringen?
- Grundkenntnisse im Softwaretesting sind empfohlen, idealerweise ergänzt durch ein ISTQB Foundation Zertifikat. Basiswissen in Datenanalyse, Machine Learning oder KI-Konzepten erleichtert den Einstieg in die Testmethoden.
Wer profitiert besonders vom ISTQB® AI Testing?
- Das Training richtet sich an Softwaretester, Testmanager, QA Engineers, Data Scientists, AI Engineers, Entwicklerinnen und Entwickler sowie Qualitätsverantwortliche in KI- und datengetriebenen Projekten.
Warum gewinnt AI Testing in der Softwareentwicklung an Bedeutung?
- KI-Systeme treffen eigenständige Entscheidungen auf Basis von Trainingsdaten. Testverfahren müssen daher Datenqualität, Modellverhalten, Fairness, Robustheit und Transparenz systematisch bewerten, um Risiken und Bias wirksam zu reduzieren.
Was unterscheidet das Testen von KI von klassischen Testverfahren?
- Im Vordergrund stehen Datenabhängigkeit, nicht-deterministische Ergebnisse und lernende Modelle. Klassische Methoden werden um Datenvalidierung, Modellbewertung, Bias-Analyse und kontinuierliche Qualitätssicherung erweitert.
Was bringt mir eine ISTQB® AI Testing Zertifizierung?
- Die Zertifizierung belegt fundiertes Fachwissen zu KI-Teststrategien. Unternehmen profitieren von strukturierter Qualitätssicherung, während Fachkräfte ihre Kompetenz in einem schnell wachsenden Technologiefeld nachweisen.
In welchen Unternehmensbereichen kommt AI Testing zum Einsatz?
- Typische Einsatzbereiche sind KI-gestützte Entscheidungsprozesse, Bilderkennung, Sprachverarbeitung und Predictive Analytics. Ziel ist verlässliche Qualität, sichere Systeme und nachvollziehbare Ergebnisse in datengetriebenen Anwendungen.
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