AI Testing Eğitimi
AI Testing Nedir?
AI Testing, yapay zekâ kullanılan sistemlerin ve makine öğrenmesi modellerinin doğruluk, güvenilirlik, performans, güvenlik ve etik açıdan test edilmesi sürecidir.
Günümüzde yapay zekâ; finans, sağlık, e-ticaret, üretim ve kamu gibi birçok alanda aktif olarak kullanılmaktadır. Ancak AI tabanlı sistemler klasik yazılımlardan farklı olarak veri bağımlıdır, öğrenir, değişir ve olasılıksal sonuçlar üretir.
Bu nedenle AI sistemlerinin test edilmesi, geleneksel yazılım test yaklaşımlarının ötesinde özel bilgi ve teknikler gerektirir.
AI Testing eğitimi, sizi bu yeni nesil test disiplinine hazırlamayı amaçlar.
Eğitim Hakkında
Bu eğitim, katılımcıları
AI Tester rolüne hazırlamak üzere tasarlanmıştır.
Program boyunca:
- AI/ML tabanlı sistemlerin nasıl çalıştığını öğrenirsiniz
- Kendi AI projenizi geliştirirsiniz
- Geliştirdiğiniz AI modelini uçtan uca test edersiniz
- AI sistemlerde risk analizi, veri kalitesi ve model doğrulama süreçlerini uygulamalı olarak deneyimlersiniz
Eğitim içeriği hazırlanırken ISTQB AI Testing müfredatı referans alınmıştır. Katılımcılar isterlerse ISTQB AI Testing sertifikasyonuna da hazır hale gelirler.
Eğitim Süresi ve Format
- Toplam Süre: 46 Saat
- 26 Saat Teorik Eğitim
- 20 Saat Pratik Uygulama
- Eğitim Süresi: 5 Hafta
- Eğitim Zamanı:
- Türkiye saati ile 20:00 – 22:00
- Avrupa saati ile 19:00 – 21:00
- Eğitim Türü: Online (Canlı)
- Ders kayıtlarına eğitim süresince çevrimiçi erişim
Eğitim İçeriği
Eğitim; teorik temel + uygulamalı proje yaklaşımı ile yapılandırılmıştır.
1. AI Testing’e Giriş
- AI ve ML sistemlerinin temel kavramları
- Klasik yazılım ile AI sistemler arasındaki farklar
- AI Tester rolü ve sorumlulukları
2. AI/ML Sistemlerinin Yapısı
- Veri, model ve algoritma ilişkisi
- Model yaşam döngüsü
- Training, validation ve test veri setleri
3. AI Sistemlerinde Kalite ve Risk
- AI sistemlerde kalite karakteristikleri
- Risk bazlı test yaklaşımı
- Olasılıksal sistemlerin test edilmesi
4. Veri Kalitesi ve Test Süreci
- Veri kalitesi kriterleri
- Eksik, hatalı ve dengesiz veri problemleri
- Bias (önyargı) analizi ve etik testler
5. Model Doğrulama ve Validasyon
- Accuracy, precision, recall, F1-score
- Overfitting & underfitting
- Model performans testleri
6. AI Test Otomasyonu ve AI Test Tool’ları
- AI testing araçları
- Model çıktılarının otomatik doğrulanması
- Test veri üretimi ve senaryo tasarımı
7. Uygulamalı AI Projesi
- Kendi AI projesini geliştirme
- Model oluşturma
- Projenin uçtan uca test edilmesi
- Test stratejisi oluşturma
- Test sonuçlarının raporlanması
8. ISTQB AI Testing Perspektifi
- ISTQB AI Testing syllabus genel bakış
- Sınav yapısı ve soru tipleri
Kimler Katılmalı?
- Yazılım Test Uzmanları (QA Engineers)
- AI/ML alanında çalışan Data Scientist’ler
- AI destekli yazılım geliştiren Developer’lar
- Test alanında kariyerini AI tarafına taşımak isteyenler
- AI Tester olarak uzmanlaşmak isteyen profesyoneller
- ISTQB AI Testing sertifikasyonuna hazırlanmak isteyenler
Eğitimden Sonra Kazanımlar
- AI tabanlı sistemlerin nasıl test edileceğini uygulamalı olarak öğrenirsiniz
- Veri kalitesi ve model doğrulama süreçlerini analiz edebilirsiniz
- Bias ve etik riskleri tespit edebilirsiniz
- AI projeleri için test stratejisi oluşturabilirsiniz
- AI Tester rolünde çalışabilecek teknik yetkinliğe sahip olursunuz
- ISTQB AI Testing sınavı için teorik altyapı kazanırsınız
Eğitim Paketinde Neler Var?
- Online canlı dersler
- Ders PDF dokümanları
- 20 saat uygulamalı proje çalışması
- Ders kayıtlarına eğitim süresince erişim
- Bir sonraki aynı içerikteki eğitime tek seferlik ücretsiz kayıt hakkı
- Uluslararası geçerliliğe sahip katılım sertifikası
- Opsiyonel devlet onaylı sertifika (+1000 TL)
- Eğitim boyunca eğitmen desteği
