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(스튜어트 박사 직강) AI Testing : Testing AI-Based Systems 교육
  카테고리 Training
  교육장 정보 STA교육센터(선릉역 5번출구 방향, SC빌딩 2층)
  접수일/접수종료일 2019-10-10 ~ 2019-11-19
  시행시작/종료일 2019-11-18 ~ 2019-11-19
  금액 450,000원
  적립포인트 9,000 Point
  담당자 02-6101-3619~20, 02-6248-1701 / edu@sta.co.kr
  결과 발표일 2019-12-30



 
Training

*얼리버드 이벤트는 종료되었습니다.
*본 과정은 [GCS School] AI Testing 과 합반으로 진행됩니다.


이런 교육과정은 없었다! AI와 SW Testing의 콜라보레이션!!
SW 테스팅계의 세계 최고 권위자인
Stuart Reid 박사님의 직강으로 진행됩니다!
남들보다 더 빠르게
인공지능(이하 AI) 시대를 대비하신다면,
이번 "AI Testing : Testing AI-Based Systems" 교육 놓치지 마세요!


기존 시스템 관련 테스팅은 이제 상당부분 잘 알려져 있지만
일상 생활에 점점 더 많이 보급되고 있는 AI 기반 시스템에 대한 테스팅은 SW테스팅 분야에 새로운 숙제를 안겨주고 있습니다.

AI 기반 시스템은 보통 빅데이터, 불분명한 명세 및 비결정론에 기반한 복잡한 (예: 심층 신경망) 시스템이며, 이로 인해 AI 기반 테스팅에 대한 새로운 도전과 기회가 많이 생기고 있습니다.


본 과정은 KSTQB AI Testing - AI-Based Systems 실라버스 기반으로 구성된 과정
으로,
AI를 기반으로하는 SW테스팅의 개념부터 활용 방법까지 학습하실 수 있습니다.


★ 본 교육 과정은 PhD. Stuart Reid 의 직강으로, 영어로 진행됩니다.
    하지만, 교육 수강의 원활함을 위해 STA테스팅컨설팅 소속 컨설턴트의
    
순차통역이 지원될 예정이오니 이 점 신청 및 수강 시 참고 해주시기 바랍니다.

교육 특징

현재 사용중인 다양한 유형의 AI 기반 시스템을 소개하고, 이런 시스템의 주요 부분인
  머신 러닝에 대해 알아봅니다.
시스템에서 인수기준 설정을 변경하는 방법을 살펴보고 AI 기반 시스템의 특성이
  왜 기존 시스템보다 테스팅하기 더 어려운지를 이해할 수 있습니다.
독립적인 관점이 이 프로세스를 가장 효과적으로 구현하고 데이터 바이어스(data bias),
  과잉적합(overfitting), 부적합(underfitting) 및 입력 데이터의 오류/분류와 같은 문제를
  예방하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대한 통찰력을 제공합니다.
AI 기반 시스템에 중점을 둔 적대적 테스트(adversarial testing) 및 변형 테스트
  (metamorphic testing)와 같은 몇 가지 접근 방식을 소개합니다.
자율 주행 자동차를 예로 들어 가상 테스트 환경의 필요성을 설명하며, 테스트 시나리오에
  대한 결함 찾기 및 규정과 같은 요구 사항을 살펴봅니다.

AI를 일반적인 테스팅 문제에 성공적으로 적용한 예를 살펴봄으로써 테스팅 지원 도구의
 기초로 AI를 사용하는 방법을 간단히 소개합니다.

KSTQB AI Testing AI-Based Systems 실라버스 기반으로 구성되어 있어
  해당 자격시험을 준비 하시는 분들은 많은 도움을 받으실 수 있습니다

교육 기대효과

AI 관련 현황을 이해하고 가까운 미래의 발전을 예측할 수 있다.
• AI 기반 시스템의 인수 기준에 대한 명세를 해석하고 지침을 제공할 수 있다.
• 머신 러닝 시스템 개발 프로세스에 기여하고 품질에 영향을 줄 수 있는 기회를
  제안할 수 있다.
• AI 기반 시스템 테스팅의 복잡성(
complexity) 및 비결정성(determinism) 등과 같은
  새로운 과제를 이해할 수 있다.
• AI 기반 시스템의 테스트 전략을 수립하거나 이에 기여할 수 있다.
• AI 기반 시스템의 테스트 케이스 생성을 위해 블랙 박스 및 화이트 박스 테스트 설계
  기법을 적용할 수 있다.
• 복잡한 AI 기반 시스템의 릴리스를 지원하기 위한 가상 테스트 환경과,
  이의 필요성을 인식할 수 있다.
• AI의 지원을 받아 현재 테스트 상태를 이해할 수 있다.

교육 커리큘럼

1일차

Introduction to AI and Testing
 
 (AI와 테스팅 소개)
AI System Characteristics and Acceptance Criteria
  
(AI 시스템의 특성과 인수 기준)

Machine Learning Performance Metrics and Benchmarks
 
 (머신러닝 성능 메트릭스와 벤치마크)

Testing the Machine Learning Workflow (1)
  (머신러닝 워크 플로우 테스팅)

2일차

• Testing the Machine Learning Workflow (2)
  
(머신러닝 워크 플로우 테스팅)
Introduction to the Testing of AI Systems
  
(테스팅 AI 시스템 소개)
Black Box Testing of AI Systems
 
 (AI 시스템의 블랙박스 테스팅)
White Box Testing of AI Systems
  
(AI 시스템의 화이트박스 테스팅)
Test Environments for Testing AI
 
 (AI 테스팅을 위한 테스트 환경)
Using AI for Testing
 
 (AI를 활용하는 테스팅)

교육 대상

AI 기반 시스템의 테스트에 관심이 있거나 수행해야 하는 사람
 (특히 자율 시스템, 빅 데이터, e커머스, 금융, 엔지니어링 및 IT 서비스와 같은 분야에서 일하는 사람)
• 테스트 실행 및 설계를 담당하거나 관리하는 사람
 (시스템 테스터, 테스트 분석가/엔지니어, 테스트 컨설턴트/관리자, 사용자 인수 관련자)
• 비즈니스 분석

• 시스템 개발자
• AI 평가 관련자

교육 시간
• 2일 과정 (총 16시간, 오전 09:30 ~ 오후 18:30)
수료기준
• 교육 시간의 80% 이상 출석
기타사항

동시통역이 아닌 순차통역이 지원됩니다.
• STA교육센터가 평생교육시설로 지정됨에 따라 면세계산서로 발행됩니다.
• 주차장이 지원되지 않사오니 대중교통을 이용해주시기 바랍니다.
  (주차가 필요하신 경우 교육센터 근처 ‘상록회관‘에 유료로 주차가 가능합니다.)
• 시험은 교육 종료일인 11월 19일 화요일에 진행되며
묶음결제가 불가합니다.

• 중식이 제공됩니다.

교육비 입금
입금 마감일 : 교육 시작일 5일 전까지 입금이 완료 되어야 합니다.(영업일 기준)
카드결제, 계좌이체 가능 (온라인 신청시 결제방법에서 선택)
무통장 입금시 계좌번호 신한은행 140-008-411191 (주)에스티에이테스팅컨설팅
통장사본 및 사업자 등록증 [다운로드]
취소 환불 규정 안내 [바로가기]
증빙신청 및 결제방법 변경 안내 [바로가기] (세금계산서, 현금영수증, 묶음결제 등)
교육 및 결제 문의
TEL 교육문의) 02-6101-3619~20 / 02-6248-1701 결제문의) 070-7864-7701
FAX 02-6248-1702
E-mail edu@sta.co.kr
교육 후 시험 안내

본 과정은 이론 교육과정이며, KSTQB & CSTQB AI Testing(AIT) 국제 자격시험을 대비하기 위한 시험 집중 대비반이 아닙니다.

본 과정은 과정의 기본 토대로 KSTQB 지식체계를 활용하므로,
교육 후 바로 자격시험을 볼 수 있는 혜택을 드리는 것이오니 과정 수강시 착오 없으시기 바랍니다.

• 교육 후 "KSTQB & CSTQB AI Testing(AIT) 국제자격시험" 신▶시험신청 바로가기
KSTQB AI Testing - Testing AI-Based Systems 실라버스 다운로드 ▶바로가기

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교육과 별도로 교육 후 시험을 신청해야 합니다.
- 본 과정의 교육생만 교육 후 시험에 응시할 수 있습니다.
- 교육 후 시험은 오후 19시 30분부터 진행됩니다.
※ 시험은 16년 3월부터 과세 계산서로 발행되며, 교육과 묶음결제가 불가합니다.
※ 시험은 교육과 별개로 사전에 입금이 완료되어야 합니다.
※ 시험은 STEN 사이트 카드 결제 혹은 KSTQB로 입금 하시기 바랍니다
[시험 응시료 입금 계좌 확인 바로가기]