AI / 機械学習システムのテスト・品質保証の基本

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本セミナーでは、機械学習モデルを対象としたテスト技術や、機械学習を活用したシステムに対する品質保証の枠組みやガイドラインに関して、近年議論されている話題を俯瞰的に概説いたします。

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産業界でのAI利用が急速に拡大しており、ミッションクリティカルなシステムや社会インフラシステムにもAIが利用されるようになっている。これらの領域では安心・安全なシステム提供が求められるが、従来のソフトウェアに適用されてきたテストや品質保証の技術は、AI、特に機械学習に対してはその技術的特性から有効でないとされている。  本セミナーでは、機械学習モデルを対象としたテスト技術や、機械学習を活用したシステムに対する品質保証の枠組みやガイドラインに関して、近年議論されている話題を俯瞰的に概説する。

  1. AI / 機械学習の基礎、活用事例
  2. AI / 機械学習を利用するリスク
  3. AI / 機械学習と従来のソフトウェアの違い
  4. 機械学習モデルに対するテスト技術の概説
  5. AI / 機械学習を活用したシステムの品質マネジメントの基本
  6. AI / 機械学習の品質に関する標準化動向など

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