ISTQB® Certified Tester – AI Testing

Sobre

A Olisipo é a empresa responsável pela divulgação do portfólio formativo da Expleo em Portugal. A Expleo Portugal é ISTQB® Accredited Training Provider e ISTQB® Platinum Partner.

A Expleo Academy faz a preparação e Certificação Oficial de profissionais em ISTQB (Certified Tester Foundation Level; Certified Tester Foundation Level – Agile Extension; Certified Tester Foundation Level Specialist – Automotive Software Tester; Certified Tester Advanced Level, Test Manager, Test Analyst, Technical Test Analyst, Security Tester, Tester Automation Engineer, oferta única em Portugal, reconhecida pela ISTQB – International Software Testing and Qualification Board e pela PSTQB – Associação Portuguesa de Testes de Software.

Apresentação

O curso ISTQB® Certified Tester AI Testing aprofunda as competências em testes de sistemas baseados em Inteligência Artificial e/ou uso de IA para testes, abordando conceitos, desafios e práticas específicas desta área emergente. Durante quatro dias, os participantes terão contacto com fundamentos teóricos e exercícios práticos, aplicando técnicas específicas para garantir a qualidade de soluções baseadas em Machine Learning e IA. A formação é ministrada por formadores certificados e inclui preparação intensiva para o exame oficial ISTQB® AI Testing.

Enquadramento

Com a crescente adoção de IA nos produtos e serviços, os profissionais de teste enfrentam novos desafios, como não-determinismo, viés, explicabilidade, ética e complexidade dos sistemas. Este curso integra o syllabus oficial da ISTQB®, alinhando-se às tendências e melhores práticas globais, preparando os profissionais para participar ativamente em projetos de qualidade de software envolvendo IA.

Destinatários

• Testers e analistas de teste
• Analistas de dados
• Engenheiros e consultores de teste
• Gestores de teste
• Testadores de aceitação de utilizadores (UAT)
• Programadores com interesse na área de teste de IA

Pré-requisitos

• Para a certificação: possuir a qualificação ISTQB® Certified Tester Foundation Level e pelo menos 3 anos de experiência prática em teste de software.
• Para frequentar a formação: não existem requisitos formais, mas recomenda-se experiência prévia em testes de software.

Objectivo geral

Capacitar os participantes para planear, conceber, executar e gerir testes de sistemas baseados em IA, compreendendo os desafios específicos e as oportunidades que a IA oferece para a melhoria dos processos de teste.

Objectivos específicos

• Entender o estado atual e as tendências futuras da IA aplicadas ao teste.
• Compreender o funcionamento e ciclo de vida de modelos de Machine Learning.
• Identificar pontos críticos onde os testes têm maior impacto na qualidade.
• Reconhecer e mitigar riscos específicos, incluindo viés e falta de explicabilidade.
• Projetar e executar casos de teste para sistemas baseados em IA.
• Definir requisitos para infraestruturas de teste adequadas a IA.
• Aplicar IA como ferramenta de apoio aos processos de teste.

Programa

1. Fundamentos de Teste de IA
   • Definições e conceitos-chave de IA e Machine Learning.
   • Diferenças entre sistemas tradicionais e baseados em IA.
   • Ciclo de vida de modelos de ML.
2. Tendências e Panorama Atual
   • Estado da arte em IA e implicações para o teste.
   • Exemplos de uso de IA para testes e de testes para IA.
3. Implementação e Teste de Modelos de Machine Learning
   • Passos na construção de um modelo de ML.
   • Ponto de intervenção dos testers no processo.
   • Avaliação de datasets: qualidade, representatividade e viés.
4. Desafios no Teste de Sistemas Baseados em IA
   • Autoaprendizagem e não-determinismo.
   • Viés algorítmico e ética.
   • Complexidade e manutenção.
   • Transparência e explicabilidade.
5. Estratégia e Planeamento de Testes para IA
   • Definição de objetivos de teste.
   • Critérios de aceitação para sistemas de IA.
   • Seleção de métricas e técnicas específicas.
6. Design e Execução de Casos de Teste
   • Teste funcional e não-funcional para IA.
   • Teste de performance e robustez.
   • Validação e verificação de outputs.
7. Infraestrutura de Teste para IA
   • Requisitos técnicos e ferramentas.
   • Ambientes de treino, validação e teste.
8. Uso de IA para Suporte ao Teste de Software
   • Automação inteligente de testes.
   • Geração de dados de teste com IA.
   • Análise preditiva de defeitos.