Curso de ISTQB Artificial Intelligence

1.1 Definition of AI and AI Effect
1.2 Narrow, General and Super AI
1.3 AI-Based and Conventional Systems
1.4 AI Technologies
1.5 AI Development Frameworks
1.6 Hardware for AI-Based Systems
1.7 AI as a Service (AIaaS)
1.7.1 Contracts for AI as a Service
1.7.2 AIaaS Examples
1.8 Pre-Trained Models
1.8.1 Introduction to Pre-Trained Models
1.8.2 Transfer Learning
1.8.3 Risks of Using Pre-Trained Models
1.9 Standards, Regulations and AI

2.1 Flexibility and Adaptability
2.2 Autonomy
2.3 Evolution
2.4 Bias
2.5 Ethics
2.6 Side Effects and Reward Hacking
2.7 Transparency, Interpretability and Explainability
2.8 Safety and AI

3.1 Forms of ML
3.1.1 Supervised Learning
3.1.2 Unsupervised Learning
3.1.3 Reinforcement Learning
3.2 ML Workflow
3.3 Selecting a Form of ML
3.4 ML Algorithm Selection
3.5 Overfitting and Underfitting
3.5.1 Overfitting
3.5.2 Underfitting
3.5.3 Hands-On ExerciseP
3.2.4 Consideraciones para los Procesos de Desarrollo/Aseguramiento de la Calidad
3.3 Desarrollo de la SAP
3.3.1 Introducción al desarrollo de la SAP
3.3.2 Compatibilidad entre la SAP y el SSP
3.3.3 Sincronización entre la SAP y el SSP
3.3.4 Construcción de la reutilización en la SAP
3.3.5 Soporte para una Variedad de Sistemas Objetivo

4.1 Data Preparation
4.1.1 Challenges
4.1.2 Hands-On Exercise
4.2 Training, Validation and Test Datasets
4.2.1 Hands-On Exercise
4.3 Dataset Quality Issues
4.4 Data Quality Impact
4.5 Data Labelling
4.5.1 Labelling Approaches
4.5.2 Mislabeled Data

5.1 Confusion Matrix
5.2 Metrics for Classification, Regression, Clustering
5.3 Metric Limitations
5.4 Metric Selection
5.4.1 Hands-On Exercise
5.5 Benchmark Suites

6.1 Neural Networks
6.1.1 Hands-On Exercise
6.2 Coverage Measures

7.1 Specification
7.2 Test Levels
7.2.1 Input Data
7.2.2 ML Model
7.2.3 Component
7.2.4 Integration
7.2.5 System
7.2.6 Acceptance
7.3 Test Data
7.4 Automation Bias
7.5 AI Component Documentation
7.6 Concept Drift
7.7 Selecting a Test Approach

8.1 Self-Learning Systems
8.2 Autonomous Systems
8.3 Bias Types
8.4 Probabilistic Systems
8.5 Complex Systems
8.6 Explainability
8.6.1Hands-On Exercise
8.7 Test Oracles
8.8 Acceptance Criteria

9.1 Adversarial Attacks & Data Poisoning
9.1.1 Adversarial Attacks
9.1.2 Data Poisoning
9.2 Pairwise Testing
9.2.1 Hands-On Exercise
9.3 Back-to-Back Testing
9.4 A/B Testing
9.5 Metamorphic Testing
9.5.1 Hands-On Exercise
9.6 Experience-Based Testing
9.6.1 Hands-On Exercise
9.7 Selecting Test Techniques

10.1 Test Environments
10.2 Virtual Test Environments

11.1 AI for Testing
11.1.1Hands-On Exercise
11.2 AI in Defect Analysis
11.3 Test Case Generation
11.4 Regression Test Optimization
11.5 Defect Prediction
11.5.1 Hands-On Exercise
11.6 UI Testing
11.6.1 Through GUI
11.6.2 Using GUI

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