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강좌개요

과정명 AI 소프트웨어 품질보증을 위한 테스트 기법 (2차)
강사명 황석형
교육기간 2025-07-09 ~ 2025-07-10
교육시간 14 시간
정원 17 명
교육장

경기도 성남시 분당구 별말로 48(야탑), CHAMP 강의장

특이사항

※ '접수중'은 수강확정 상태가 아니며, '수강확정' 상태는 보통 교육 시작일 기준 약 7일 전부터 확인 가능

교육문의 ※ E-mail. champ@tta.or.kr
강좌일수 2 일

※교육 커리큘럼과 강사는 사정에 의해 변경 될 수 있습니다.

강좌내용

교육목표 인공지능 소프트웨어 테스트의 이론과 기법 이해 및 기술역량 향상
강좌내용

 교육 개요

 ㅇ 교육 과정: AI 소프트웨어 품질보증을 위한 테스트 기법

 ㅇ 교육 일정: 2025년 7월 9()~10() 2, 14시간

 ㅇ 교육 장소경기도 성남시 분당구 별말로 48(야탑), CHAMP 강의장

 ㅇ 교육 대상: TTA 아카데미컨소시엄 협약기업 재직자 18(선착순 마감)

 ㅇ 교육 비용우선지원 기업(무료), 대규모 기업(43,000, 훈련비의 20%)

 

교육 내용 

 

교육

시간

1교시

2교시

3교시

4교시

5교시

6교시

7교시

09:30

10:20

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11:20

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12:20

13:30

14:20

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15:20

15:30

16:20

16:30

17:20

7.9.

AI소프트웨어와 테스트

  - AI소프트웨어의 이해

  - AI소프트웨어 테스트 필요성 이해

  - 머신러닝과 AI소프트웨어

  - 지도학습의 이해

  - AI모델의 이해

  - AI소프트웨어 테스트 기법의 개요

ㅇ메타모픽 테스트 기법

  - 실행환경 설치

     (파이썬, 외부 라이브러리, 테스트 도구)

  - AI모델의 학습

  - 학습 완료 모델의 실행

  - 메타모픽 테스트의 개념 이해

  - 메타모픽 테스트 기법의 실행

  - 데이터 가공방법의 변경

  - 데이터 가공 횟수의 변경

7.10.

ㅇ뉴런 커버리지 테스트 기법

  - 뉴런 커버리지의 이해

  - 뉴런 커버리지 테스트 기법의 실행

  - 활성화 판정을 위한 경계값 변경

  - 뉴런 커버리지 테스트의 반복실행

ㅇ 최대 안전 반경 테스트 기법과 커버리지 검증 

     기법

  - 최대 안전 반경의 이해

  - 최대 안전 반경 계산 방법의 이해

  - 최대 안전 반경 테스트 기법의 실행

  - 커버리지 검증의 이해

  - XGBoost 모델의 커버리지 검증

  - DNN 모델의 커버리지 검증

점심 식사 별도 제공(12:30~13:30)

 

 유의 사항

 ㅇ 교육에 불성실한 경우, 교육 수강 제한 등 불이익 발생

 ㅇ 교육 취소는 교육 시작일 기준 약 7일 전까지 유효(주말 및 공휴일 제외)

 ㅇ 주차 공간 부족으로 인한 TTA 건물 내 주차 불가능

 ㅇ 협약 미체결 회사 재직자고용보험 미가입자고용주(기업 대표 등수강 불가

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