Qualitätssicherung in KI-basierten System damit KI-Projekte nicht scheitern - Zahlreiche Beispiele aus verschiedenen Branchen - Viele praktische Übungen mit Beispiellösungen - Mit Exkursen auf Basis industrieller Projekterfahrungen Umfragen in der Industrie zeigen deutlich: KI-Projekte scheitern häufiger als angenommen. Eine kontinuierliche Qualitätssicherung für KI-basierte Systeme ist daher unabdingbar. Das Autorenteam bietet einen fundierten Überblick und einen praxisnahen Einstieg in die Konzepte, Best Practices, Problemstellungen und Lösungsansätze rund um die Qualitätssicherung von und mit KI-basierten Systemen. Im Einzelnen werden behandelt: - Einführung in KI - Qualitätsmerkmale KI-basierter Systeme - Maschinelles Lernen (ML) - ML-Daten - Funktionale Leistungsmetriken - Neuronale Netze und Testen - Testen KI-basierter Systeme - Testen KI-spezifischer Qualitätsmerkmale - Methoden und Verfahren für das Testen KI-basierter Systeme - Testumgebungen für KI-basierte Systeme - Einsatz von KI beim Testen Das Buch enthält mehrere Exkurse, z.B. »ChatGPT als Teammitglied?«, Praxisbeispiele und zu vielen Kapiteln auch praktische Übungen, wobei die Lerninhalte durch Codebeispiele und Programmierübungen in Python veranschaulicht werden. Die Aufgaben und Lösungen sind als Jupyter Notebooks auf GitHub verfügbar. Das Buch orientiert sich am ISTQB®-Syllabus »Certified Tester AI Testing« (CT-AI) und eignet sich daher nicht nur bestens zur Prüfungsvorbereitung, sondern dient gleichzeitig als kompaktes Grundlagenwerk zu diesen Themen in der Praxis und an Hochschulen.

Autorentext

Nils Röttger hat bereits mehr als 10 Jahre Erfahrung im Bereich Qualitätssicherung. Bereits im Studium beschäftigte er sich mit dem Softwaretest. Seit 2008 arbeitet er bei der imbus AG in Möhrendorf, aktuell als Senior Berater, Projektleiter und Trainer. Bei imbus ist er u.a. verantwortlich für die Ausbildung und den Bereich Mobile Testing. In Vorträgen beschäftigt er sich immer wieder mit Themen wie Exploratives Testen, Mobile Testing oder auch Ethik und Künstliche Intelligenz.Dr. Gerhard Runze hat an der Universität Erlangen-Nürnberg Elektrotechnik studiert und promoviert. Nach langjähriger Tätigkeit als Entwickler, Projekt- und Teamleiter in der Algorithmen- und Chipentwicklung der Telekommunikationsindustrie arbeitet er seit 2015 bei der imbus AG in Möhrendorf als Testmanager, Trainer und Berater für Embedded Software, KI und agiles Testen.Verena Dietrich hat an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Integrated Life Sciences studiert und wählte dabei Schwerpunkte im Bereich Bioinformatik, biologisch inspirierte Algorithmen und Maschinelles Lernen. Anschließend war sie für fast 3 Jahre bei der imbus AG als Test Engineer tätig und beschäftigt sich seitdem mit der Qualitätssicherung von KI-basierten Systemen. Seit April 2022 promoviert sie am Institut für Medizinische Informatik der Universität Münster im Bereich der Bioinformatik.