- Szkolenia
- Akademia ISTQB®
ISTQB® Specialist – AI Testing 2.0
Cena:
2500zł + VAT (bez egzaminu)
3650zł + VAT (z egzaminem)
Zapisz się na najbliższe terminy szkolenia: 21-23.10.2026 16-18.12.2026
ISTQB® Poziom Specjalistyczny – AI Testing 2.0
- Prezentacji – 30%
- Interaktywne sesje rozwiązywania zadań i pytań egzaminacyjnych – 70%
Korzystamy z narzędzi: zoom, mural
Po szkoleniu uczestnik będzie umiał odpowiedzieć na poniższe pytania:
- Jakie są kluczowe różnice między tradycyjnym oprogramowaniem a systemami AI oraz z jakimi specyficznymi ryzykami wiąże się wdrożenie sztucznej inteligencji w organizacji?
- Jak mapować i testować unikalne cechy jakościowe systemów AI, takie jak wyjaśnialność czy stronniczość?
- Jak wygląda cykl życia projektu uczenia maszynowego (ML) i w których fazach (od wyboru algorytmu po wdrożenie) rola testera jest kluczowa?
- Jak oceniać kompletność i jakość danych treningowych, jak wykrywać stronniczość danych oraz jak unikać wycieku danych do zestawów testowych?
- Jak poprawnie interpretować metryki sukcesu modelu (Accuracy, Precision, Recall, F1-Score) i jak posługiwać się macierzą pomyłek (Confusion Matrix) przy zróżnicowanych zbiorach danych?
- Jak radzić sobie z problemem „czarnej skrzynki” w głębokich sieciach neuronowych oraz jak mierzyć stopień ich pokrycia testowego (np. neuron coverage)?
- Jak zaprojektować strategię testów w sytuacji, gdy występuje problem wyroczni testowej – czyli brak z góry znanej, jednoznacznej i poprawnej odpowiedzi systemu na dane wejściowe?
- Na czym polegają i jak wdrożyć specyficzne metody testowe, takie jak testowanie metamorficzne (Metamorphic Testing) oraz testowanie odporności na ataki (Adversarial Testing) odpierające celowe próby oszukania modelu?
- W jaki sposób wykorzystać sztuczną inteligencję do usprawnienia codziennej pracy testera, np. do automatycznej generacji przypadków testowych czy inteligentnej analizy logów?
Plan szkolenia:
Dzień 1 – Fundamenty, Jakość i wprowadzenie w Machine Learning
- Rozdział 1: Wprowadzenie do AI (GenAI, regulacje, różnice)
- Rozdział 2: Charakterystyki jakościowe (ISO 25059, kryteria akceptacji)
- Rozdział 3 (Część 1): Wprowadzenie do ML, workflow, sieci neuronowe
Dzień 2 – Głębokie ML i Strategie Testowania
- Rozdział 3 (Część 2): Dokończenie ML (macierz pomyłek, metryki wydajności, dane treningowe)
- Rozdział 4: Testowanie systemów AI (wyzwania, testowanie GenAI/LLM, Red Teaming)
- Rozdział 7: Testowanie deweloperskie ML (wzięte nieco wcześniej, bo idealnie zamyka temat strategii przed wejściem w detale danych)
Dzień 3 – Dane, Modele i Zaawansowane techniki
- Rozdział 5: Testowanie danych wejściowych dla MLS (bias, potoki danych)
- Rozdział 6: Testowanie modeli ML (testowanie metamorficzne, adversarial attacks, overfitting/underfitting)
Organizacja szkolenia w Wirtualnej Klasie
- Szkolenie jest realizowane w godz. 9:00-16:00
- W trakcie dnia szkoleniowego przewidujemy przerwy 10-minutowe, w tym 30-minutową na lunch; szczegółowy rozkład przerw ustalamy z grupą
Egzamin ISTQB® Certyfikowany Tester - Testowanie AI 2.0 (CT-AI)
- Test wielokrotnego wyboru składający się z 40 pytań
- Do zdobycia 47 punktów
- Pozytywny wynik: 31 punktów (65%)
- Czas trwania: 75 minut
- Język angielski
Organizacja szkolenia
- Rodzaj szkolenia: otwarte lub dla grup zamkniętych
- Forma realizacji: stacjonarnie lub zdalnie
- Język szkolenia: polski
- Język materiałów: angielski
- Wielkość grupy: do 10 uczestników