Nachbetrachtung des Dry Runs des Seminarkurses Training Quality Management Artificial Intelligence

Sehr geehrte Damen und Herren, bitte nehmen Sie sich ein paar Minuten Zeit, um die folgende Umfrage auszufüllen.

Gesichert

Der Seminarkurs Quality Management Artificial Intelligence des Crossbereichs XQT - Test and Quality Management der msg orientiert sich stark am Syllabus für die Prüfung zum ISTQB® Certified Tester AI Testing und beinhaltet daher viel Theorie. Wäre es aus deiner Sicht sinnvoll, den Theorieanteil zugunsten eines stärkeren Praxisteils zu reduzieren (auch, wenn damit nicht mehr alle im Syllabus geforderten für die Zertifikatsprüfung relevanten Themen abgedeckt wären)?

Es ist nur eine Antwort auswählbar.

Nein, auf gar keinen Fall. Ich will den Seminarkurs Quality Management Artificial Intelligence für die Vorbereitung zur Zertifizierung als zum ISTQB® Certified Tester AI Testing nutzen und will somit alle Themen des Syllabus vollständig abgedeckt wissen.

Ein wenige mehr Praxisbeispiele bzw. praktische Übungen wären gut. Aber der Syllabus für die Prüfung zum ISTQB® Certified Tester AI Testing muss auf jeden Fall trotzdem vollständig und in allen Punkten behandelt werden. Ggf. muss sich der Seminarkurs dann eben über 3 oder 4 Tage erstrecken.

Deutlich mehr Praxisbeispiele bzw. praktische Übungen wären gut. Ich würde dafür eine Reduktion der im Syllabus für die Prüfung zum ISTQB® Certified Tester AI Testing definierten Themen bzw. einen schnelleren und damit weiniger detaillierten Durchlauf bestimmter Themen in Kauf nehmen, denn für eine Zertifizierungsprüfung würde ich mich ohnehin zusätzlich durch intensives Üben der Testfragen vorbereiten.

Ja, auf jeden Fall. Ich will mich mit dem Seminarkurs allumfassend und praxisnah über das Thema Test von Künstlicher Intelligenz informieren. Die Prüfung zum ISTQB® Certified Tester AI Testing will ich (zumindest in absehbarer Zeit) sowieso nicht ablegen.

Der Seminarkurs erstrecke sich über 2 Tage. Waren diese beiden Tage ausreichend um den behandelten Themen gerecht zu werden?

Es ist nur eine Antwort auswählbar.

Ja, 2 Tage waren völlig ausreichend.

Nein, ich hätte mir eine Verteilung der Themen auf 3 Tage gewünscht.

Nein, ich hätte mir eine Verteilung der Themen auf 4 Tage gewünscht.

Der Seminarkurs war stark auf das TESTEN von Künstlicher Intelligenz fokussiert. War dieser Fokus gut gewählt oder sollte sich der Seminarkurs mehr mit anderen Projektdisziplinen befassen?

Es ist nur eine Antwort auswählbar.

Nein, der strenge Fokus auf das Testen war gut.

Ja, es wäre wünschenswert, wenn sich der Seminarkurs auch mit anderen Disziplinen, die in einem KI-Projekt relevant sind, befasst (auch, wenn dieses im Syllabus für die Prüfung zum ISTQB® Certified Tester AI Testing nicht vorgesehen ist).

Diese Frage bitte nur beantwortet, wenn Frage 3 mit Ja beantwortet wurde. Welche Projektdisziplinen sollten neben dem Testen im Seminarkurs behandelt werden?

Es können mehrere Antworten ausgewählt werden.

Anforderungen für Künstliche Intelligenz und Konzeption von Künstlicher Intelligenz

Entwicklung von Künstlicher Intelligenz (Programmiersprachen, Bibliotheken, Frameworks, etc.)

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz (Mathematische Funktionen zur Aktivierung von Neuronen, etc.)

Im Rahmen des Seminarkurses wurden Testfragen des ISTQB® verwendet. War die Anzahl der Testfragen ausreichend?

Es ist nur eine Antwort auswählbar.

Ja, die Anzahl der Testfragen ausreichend.

Nein, es hätten mehr Testfragen zum Einsatz kommen sollen.

Nein, es hätten weniger Testfragen zum Einsatz kommen sollen.

Unabhängig von der Vollständigkeit des Seminarinhaltes gemessen an den Vorgaben des am Syllabus‘ für die Prüfung zum ISTQB® Certified Tester AI Testing gibt es eventuell Themenblöcke, die weniger intensiv behandelt und mehr überflogen werden sollten da sie ihre detaillierte Betrachtung dir wenig gebracht hat. Welche Themenblöcke würdest du lieber weniger intensiv und mehr im Schnelldurchlauf behandeln?

Es sind mehre Antworten möglich.

Einführung in die Künstliche Intelligenz

Qualitätskriterien für Künstliche Intelligenz

Maschinelles Lernen

ML Daten

Funktionale Performance Metriken

Neuronale Netze

Teststufen für KI-Systeme

Spezifische Qualitätskriterien für Künstliche Intelligenz

Testmethoden und Testtechniken

Testumgebung

Testen mit Künstlicher Intelligenz

Gibt es ein Thema, das du gerne intensiver behandelt hättest? (oder mehrere Themen)

Möchtest du zum Abschluss noch eine Anmerkung zum Seminarkurs loswerden?

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