Test af AI Løsninger

I klassisk test verificerer vi ofte et forventet resultat med et binært udfald: korrekt eller forkert. Med AI skal vi i højere grad vurdere, om resultatet er godt nok.

Formål

Kurset giver deltagerne en struktureret forståelse af, hvordan AI-baserede løsninger adskiller sig fra klassisk software, og kombinerer denne forståelse med konkret anvendelse af metoder til test, kvalitetssikring og risikostyring af AI-løsninger.

Der arbejdes med test af AI-løsninger som helheder – fra AI-specifikke kvalitetsrisici og testdata til evaluering af non-deterministisk AI-output, integration og kvalitet efter idriftsættelse.

Der er særligt fokus på, hvordan man gør “godt nok” testbart ved hjælp af kvalitative markører, acceptkriterier og systematisk evaluering.

Udbytte

Efter kurset vil deltagerne kunne:

• forklare, hvordan AI-løsninger adskiller sig fra klassisk software set fra et testperspektiv

• identificere, analysere og prioritere centrale AI-specifikke kvalitetsrisic

• anvende en risikobaseret tilgang til test af AI-løsninger

• designe testdata og arbejde med kvalitativ testdækning for AI-løsninger

• vurdere non-deterministisk AI-output ved hjælp af kvalitative markører, acceptkriterier og oracle-strategier

• arbejde med test af AI-løsninger på tværs af integration, end-to-end flows, drift og løbende validering

• forstå, hvordan EU AI Act påvirker test, dokumentation og kvalitetssikring

Målgruppe

Kurset henvender sig til professionelle, der arbejder med test, kvalitet eller udvikling, og som skal teste eller kvalitetssikre løsninger med AI-komponenter.

Kurset er særligt relevant for:

• testere, testanalytikere og testautomatiseringsingeniører

• QA-ansvarlige og testmanagers

• udviklere og arkitekter, der arbejder med AI-baserede løsninger

Product Owners, Business Analysts og projektledere med ansvar for AI-initiativer

Kurset forudsætter grundlæggende viden om softwareudvikling og test.

Kurset er åbent for deltagere uden AI-erfaring. Det er en fordel at have prøvet AI i praksis – fagligt eller privat.

Undervisningsform

Undervisningen kombinerer teori med praktiske eksempler, diskussioner og øvelser, hvor deltagerne løbende anvender metoderne på en gennemgående case.

Casen udvikles gennem kurset og bruges blandt andet til risikoanalyse, testdesign, arbejde med testdata og evaluering af AI-output.

Kurset har fokus på metoder og tankegange, som kan anvendes direkte i arbejdet med test og kvalitetssikring af AI-løsninger.

Kursusindhold

• AI-grundforståelse og AI literacy set fra testerens perspektiv

• AI-løsninger set fra et testperspektiv – herunder deterministisk og non-deterministisk adfærd

• AI-specifikke kvalitetsrisici og risikobaseret test

• design af testdata og kvalitativ testdækning for AI-løsninger

• evaluering af non-deterministisk AI-output – kvalitative markører, acceptkriterier, oracle-strategier og fallback-mekanismer

• integration og end-to-end test af AI-løsninger

• monitorering, feedback-loops og løbende validering efter idriftsættelse

• EU AI Act set fra et test- og kvalitetsperspektiv

Sprog

Undervisningen foregår på dansk.

Underviser

Vores undervisere kombinerer erfaring med undervisning i softwaretest med mange års praktisk erfaring fra test- og kvalitetsprojekter. Det sikrer undervisning med fokus på konkret anvendelse af metoder, erfaringer og eksempler.

Varighed

Test af AI Løsninger varer 2 dage, kl. 09.00–16.00 begge dage.

Der vil være forplejning under kurset.