ISTQB®
Dan Bucureanu
ISTQB® Certified Tester AI Testing (CT-AI) Zertifizierung
- Unbefristetes Zertifikat
- Online & vor Ort
- Zertifiziert
KI-basierte Systeme stellen neue Anforderungen an Softwarequalität und Testing. In diesem Kurs lernst du, wie Machine-Learning-Modelle funktionieren, welche Testmethoden für nicht deterministische Systeme geeignet sind und wie du Datenqualität sowie Bias systematisch bewertest. Nach dem Kurs bist du in der Lage, KI-Systeme gezielt zu testen und dich auf die offizielle ISTQB® CT-AI Prüfung vorzubereiten.
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Dan Bucureanu
Was dich im CT-AI Kurs erwartet
Künstliche Intelligenz ist in modernen Softwareprodukten nicht mehr wegzudenken. Systeme mit Machine Learning oder Deep Learning verhalten sich probabilistisch, lernen aus Daten und verändern sich mit der Zeit. Das macht klassische Testmethoden allein unzureichend. Wer AI-basierte Systeme testen will, braucht ein eigenes Methoden-Set.
Der ISTQB® Certified Tester AI Testing (CT-AI) ist eine Spezialisierung im ISTQB-Zertifizierungsschema. Der Kurs vermittelt dir, wie Machine-Learning-Modelle aufgebaut sind und welche Herausforderungen beim Testen entstehen, wenn Systeme selbst lernen, sich anpassen und nicht immer dasselbe Ergebnis liefern. Du verstehst, warum Datenqualität, Bias und Transparenz für die Qualitätssicherung von AI-Systemen entscheidend sind.
Im Mittelpunkt stehen praxisnahe Testmethoden wie Metamorphic Testing, A/B Testing und Back-to-Back Testing. Du lernst ausserdem, wie du Testdaten für ML-Modelle aufbereitest, virtuelle Testumgebungen nutzt und AI-Tools zur Unterstützung von Testprozessen einsetzt.
Der Kurs richtet sich an Softwaretester, QA Engineers, Test Manager, Data Analysts und Entwickler mit Fokus auf AI-Systeme. Auch Testautomatisierungs-Spezialisten und Quality Manager profitieren von den Inhalten. Vorausgesetzt wird das ISTQB® Certified Tester Foundation Level (CTFL) Zertifikat.
Alle verfügbaren ISTQB® Kurse und Zertifizierungen findest du auf der ISTQB® Übersichtsseite.
CT-AI Lernziele
- Du kannst erklären, wie Machine-Learning-Modelle aufgebaut sind und wie sie lernen
- Du erkennst typische Risiken beim Testen von AI-Systemen, darunter Bias, Concept Drift und nicht deterministisches Verhalten
- Du wählst passende Testmethoden für ML-Systeme aus, zum Beispiel Metamorphic Testing oder Back-to-Back Testing
- Du bewertest Datenqualität und erkennst Bias in Trainingsdaten
- Du entwickelst Teststrategien für AI-basierte Anwendungen
- Du analysierst Qualitätsmerkmale von AI-Systemen wie Transparenz, Robustheit und Explainability
- Du setzt AI-Tools gezielt zur Unterstützung von Testprozessen ein
CT-AI Kursinhalt
Der Kurs basiert auf dem offiziellen ISTQB CT-AI Syllabus und führt dich von den Grundlagen von Machine Learning bis hin zu konkreten Testmethoden und dem Einsatz von KI im Testprozess.
CT-AI Prüfung & Zertifikat: So geht's
Wer den Kurs abschliesst, erhält das Zertifikat ISTQB® Certified Tester AI Testing (CT-AI) auf dem ISTQB Specialist Level. Die Prüfung kann direkt im Anschluss an den Kurs oder zu einem späteren Zeitpunkt bei einem akkreditierten Prüfungsanbieter abgelegt werden, entweder online oder vor Ort.
Die Prüfung umfasst 40 Multiple-Choice-Fragen und dauert 60 Minuten. Die Gesamtpunktzahl beträgt 47 Punkte, zum Bestehen sind 31 Punkte erforderlich. Für Nicht-Muttersprachler kann die Prüfungszeit um 25 Prozent verlängert werden. Die Prüfungssprache ist Englisch.
Alle Details zur Zertifizierung findest du auf der offiziellen ISTQB® Seite: ISTQB® CT-AI Zertifizierung
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