Formación oficial ISTQB® orientada a evaluar y probar sistemas basados en Inteligencia Artificial y Machine Learning, abordando los retos específicos de calidad de datos y modelos, rendimiento, riesgos, IA generativa y técnicas especializadas de testing.
ISTQB® AI Testing
Lo que aprenderás con este curso
✓ Fundamentos de IA y Machine Learning (ML)
✓ Calidad y riesgos en sistemas basados en IA
✓ Testing de datos y modelos de Machine Learning
✓ Testing de IA generativa y LLMs
✓ Estrategias de testing para sistemas de Machine Learning
✓ Calidad y riesgos en sistemas basados en IA
✓ Testing de datos y modelos de Machine Learning
✓ Testing de IA generativa y LLMs
✓ Estrategias de testing para sistemas de Machine Learning
Modalidad
- Online presencial / In-company
- 22,5 horas de formación
- 3 sesiones de 7,5 horas
- Instructor en vivo
- Material incluido
Áreas clave
- Inteligencia Artificial y ML
- Calidad y riesgos en sistemas de IA
- Testing de datos
- Testing de modelos de ML
- IA generativa y LLMs
- Técnicas avanzadas de testing
Requisito para la certificación
Es necesario disponer de ISTQB® nivel fundamentos (CTFL)
Certificación
- Preparación ISTQB® CT-AI (v2.0)
- Simulacros de examen
- Examen online / presencial
- Ejercicios prácticos
- Soporte por WhatsApp
Orientado a
- Testers e Ingenieros QA
- Ingenieros de Automatización
- Test Managers
- Desarrolladores
- Profesionales de IA y Machine Learning
Contenido del curso
Contenido práctico orientado a evaluar y probar sistemas basados en IA y Machine Learning y preparar la certificación ISTQB® CT-AI v2.0
Introducción a la Inteligencia Artificial
Fundamentos de IA, diferencias entre sistemas convencionales y sistemas basados en IA, Machine Learning, IA generativa, modelos, frameworks, regulación y estándares.
Calidad de sistemas basados en IA
Características de calidad específicas de la IA, seguridad, riesgos y definición de criterios de aceptación para sistemas inteligentes.
Machine Learning
Tipos de Machine Learning, desarrollo y preparación de datos, modelos preentrenados, fine-tuning, RAG, métricas de rendimiento y redes neuronales.
Testing de sistemas basados en IA
Testing de sistemas adaptativos, enfoques estadísticos, test oracles, testing de IA generativa y LLMs, red teaming y testing basado en riesgos.
Testing de datos para Machine Learning
Evaluación de los datos utilizados por los modelos: sesgo, representatividad, pipelines de datos, restricciones y corrección de etiquetas.
Testing de modelos de Machine Learning
Rendimiento, adversarial testing, metamorphic testing, drift, overfitting, underfitting, A/B testing y back-to-back testing.
Testing durante el desarrollo de Machine Learning
Riesgos y estrategias de testing durante el desarrollo y despliegue de sistemas de Machine Learning.
Formación práctica
El curso incorpora ejercicios y demostraciones prácticas para trabajar directamente con sistemas de IA y Machine Learning: preparación y análisis de datos, creación y evaluación de modelos, métricas de rendimiento, redes neuronales, testing exploratorio de LLMs, testing de datos y metamorphic testing.
Precios
795 €
Curso online (+IVA)
215 €
Examen online (+IVA)
99 €
Simulador de exámenes con IA (+IVA)