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KI Testen - eine Checkliste - Marco Achtziger, Gregor Endler

29:00
 
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Welche Fragen muss ich mir als Tester stellen?

“Für mich als Tester ist die wichtigste Frage: ‘Is it a deterministic system?’ Das ist die wichtigste, weil die unheimlich viel Einfluss auf meine Teststrategie hat“ - Marco Achtziger, Gregor Endler

Welche Fragen sollten beim Testen von KI gestellt werden und was können Tester von Data Scientists lernen? Marco Achtziger und Gregor Endler geben Einblicke in die Welt des KI-Testens und erörtern, ob das Testen von KI wirklich so anders ist als traditionelle Tests. Eine hilfreiche Checkliste für das KI-Testen enthält wertvolle Leitlinien und spannende Erkenntnisse. Der Austausch zwischen Testern und Data Scientists bietet die Möglichkeit, voneinander zu lernen und die Qualität von KI-Systemen zu verbessern.

Marco Achtziger ist bei Siemens Healthineers in Forchheim tätig. Mit Qualifikationen von iSTQB und iSQI ist er ein zertifizierter Senior Software Architekt bei Siemens AG. Tief im Herzen ist er jedoch ein Testarchitekt. Er leitet Trainings für Testarchitekten innerhalb von Siemens AG und Healthineers. Achtziger tauscht gerne Wissen mit anderen Unternehmen aus und spricht regelmäßig auf Konferenzen wie OOP und Agile Testing Days.

Gregor Endler promovierte in Informatik mit einer herausragenden Dissertation über "Adaptive Datenqualitätsüberwachung". Bei codemanufaktur GmbH konzentriert er sich auf maschinelles Lernen und Datenanalyse. Er hat mehrere Forschungspapiere veröffentlicht. Als anerkannter Experte tritt er häufig auf akademischen und industriellen Konferenzen als Redner auf. Sein Engagement für den Wissensaustausch zeigt sich in seiner Bereitschaft, Erfahrungen mit anderen Unternehmen zu teilen.

Themen im Podcast:

  • Die Bedeutung von KI-Testen
  • Die richtigen Fragen stellen
  • Tester vs. Data Scientist
  • Praktische Ansätze für das Testen von KI
  • Abschlussgedanken: Der Weg vor uns

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Kontakt zu Marco:

Kontakt zu Gregor:

Die Podcast-Website: https://www.software-testing.fm

Danke an die Community-Partner des Podcasts:

Credits:

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Kapitler

1. Willkommen (00:00:00)

2. Die Brücke zwischen Testern und Data Scientists (00:03:16)

3. Entwicklung einer Checkliste für KI-Tests (00:09:54)

4. Die Rolle von Testern in KI-Projekten (00:12:17)

5. KI-Systeme testen: Herausforderungen und Ansätze (00:15:08)

6. Verständnis und Zusammenarbeit zwischen Testern und Data Scientists (00:18:19)

7. Determinismus in KI-Systemen (00:25:35)

114 episoder

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Welche Fragen sollten beim Testen von KI gestellt werden und was können Tester von Data Scientists lernen? Marco Achtziger und Gregor Endler geben Einblicke in die Welt des KI-Testens und erörtern, ob das Testen von KI wirklich so anders ist als traditionelle Tests. Eine hilfreiche Checkliste für das KI-Testen enthält wertvolle Leitlinien und spannende Erkenntnisse. Der Austausch zwischen Testern und Data Scientists bietet die Möglichkeit, voneinander zu lernen und die Qualität von KI-Systemen zu verbessern.

Marco Achtziger ist bei Siemens Healthineers in Forchheim tätig. Mit Qualifikationen von iSTQB und iSQI ist er ein zertifizierter Senior Software Architekt bei Siemens AG. Tief im Herzen ist er jedoch ein Testarchitekt. Er leitet Trainings für Testarchitekten innerhalb von Siemens AG und Healthineers. Achtziger tauscht gerne Wissen mit anderen Unternehmen aus und spricht regelmäßig auf Konferenzen wie OOP und Agile Testing Days.

Gregor Endler promovierte in Informatik mit einer herausragenden Dissertation über "Adaptive Datenqualitätsüberwachung". Bei codemanufaktur GmbH konzentriert er sich auf maschinelles Lernen und Datenanalyse. Er hat mehrere Forschungspapiere veröffentlicht. Als anerkannter Experte tritt er häufig auf akademischen und industriellen Konferenzen als Redner auf. Sein Engagement für den Wissensaustausch zeigt sich in seiner Bereitschaft, Erfahrungen mit anderen Unternehmen zu teilen.

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4. Die Rolle von Testern in KI-Projekten (00:12:17)

5. KI-Systeme testen: Herausforderungen und Ansätze (00:15:08)

6. Verständnis und Zusammenarbeit zwischen Testern und Data Scientists (00:18:19)

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