ISTQB® Certified Tester - AI Testing v2.0 (CT-AI)

Die Zertifizierung ISTQB® Certified Tester AI Testing v2.0 (CT-AI) bietet eine umfassende Einführung in das Testen von KI-basierten Systemen mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen. Dabei werden wichtige Konzepte und Testansätze für generative KI behandelt. Sie erweitert das Kernwissen im Bereich Softwaretests, um den besonderen Herausforderungen der KI gerecht zu werden. Dazu gehören nicht-deterministisches Verhalten, Datenabhängigkeit, probabilistische Ergebnisse und sich ständig weiterentwickelnde Modelle. Die Zertifizierung vermittelt Fachkräften die erforderlichen Fähigkeiten, um Tests für KI-Systeme in modernen Entwicklungsumgebungen zu entwerfen, durchzuführen und auszuwerten.

Version 2.0 ersetzt den bisherigen Lehrplan CT-AI v1.0. Prüfungen (inkl. Wiederholungsprüfungen) sowie Schulungen nach Lehrplan v1.0 sind während der Übergangsphase noch bis zu den folgenden Stichtagen möglich:

• Englische Versionen: verfügbar bis zum 21. April 2027
• Nicht-englische Versionen: verfügbar bis zum 21. Oktober 2027

Kandidat:innen werden dazu ermutigt, Version 2.0 anzustreben. So können sie sich an aktuelle Branchenpraktiken und sich weiterentwickelnde KI-Technologien anpassen.

Fachleute, die sich für das Testen mit generativen KI-Systemen interessieren, sollten die Zertifizierung ISTQB® Certified Tester – Testing with Generative AI (CT-GenAI) in Betracht ziehen.

Inhalt

Die ISTQB® CT-AI v2.0-Zertifizierung umfasst die folgenden Kernbereiche:

Einführung in die künstliche Intelligenz

• KI-basierte vs. herkömmliche Systeme
• Arten von KI (eng gefasste, allgemeine und Super-KI)
• Überblick über KI-Technologien, einschließlich generativer KI
• KI-Entwicklung, Hosting und regulatorische Aspekte

Qualitätsmerkmale für KI-basierte Systeme

• KI-spezifische Qualitätsmerkmale (ISO/IEC 25059)
• Funktionale Korrektheit und Anpassungsfähigkeit
• Transparenz, Robustheit und Kontrollierbarkeit
• Sicherheit und ethische Überlegungen

Maschinelles Lernen

• Überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen
• ML-Workflow und -Lebenszyklus
• Datenaufbereitung und Datensatzverwaltung
• Funktionale Leistungskennzahlen für ML
• Grundlagen neuronaler Netze

Testen KI-basierter Systeme

• Herausforderungen beim Testen von KI-Systemen
• Statistische und risikobasierte Testansätze
• Testen generativer KI und großer Sprachmodelle
• Testebenen für Systeme des maschinellen Lernens

Testen der Eingabedaten

• Risiken der Datenqualität und deren Minderung
• Erkennung von Verzerrungen und Repräsentativität
• Datenpipeline und Validierung von Datensätzen

Modelltests

• Risiken von ML-Modellen und Leistungstests
• Adversarial Testing und Metamorphic Testing
• Überanpassung, Unteranpassung und Drift
• A/B- und Back-to-Back-Tests

Tests in der Entwicklung von maschinellem Lernen

• Tests während der Entwicklung und Bereitstellung
• Überwachung und Aufrechterhaltung der Modellleistung in der Produktion

Für wen ist die CT-AI v2.0 Zertifizierung geeignet?

Diese Zertifizierung eignet sich für:

• Tester, Testanalysten und Testingenieure
• Softwareentwickler und Datenwissenschaftler
• Testmanager und QA-Fachleute
• Business-Analysten und Projektmanager
• IT-Führungskräfte und Berater
• Alle, die sich Grundlagen im Testen von KI-basierten Systemen aneignen möchten

Welche Vorteile bietet mir die CT-AI v2.0-Zertifizierung?

Nach Abschluss dieser Zertifizierung sind die Teilnehmer:innen in der Lage:

• den aktuellen Stand der KI, einschließlich generativer KI, zu verstehen,
• die Implementierung und das Testen von Machine-Learning-Modellen zu erleben,
• die Funktionsweise und das Testen einfacher neuronaler Netze zu verstehen,
• die in ISO/IEC 25059 definierten spezifischen Qualitätsmerkmale für KI zu verstehen,
• funktionale Leistungsmetriken für Machine-Learning-Modelle zu berechnen und zu interpretieren,
• den Umfang und die Bedeutung der beiden Teststufen zu erkennen, die für das Testen von Machine-Learning-Systemen spezifisch sind,
• zur Entwicklung einer effektiven Teststrategie für ein Machine-Learning-System beizutragen.
• Testfälle für Machine-Learning-Systeme zu entwerfen und auszuführen.

Informationen zur Prüfung

• Anzahl der Prüfungsfragen: 40
• Prüfungsdauer: 60 Minuten
• Bestehensschwelle: 29 von 44 Punkten
• Format: Multiple-Choice Fragen

Voraussetzungen

• Erforderlich: ISTQB® Certified Tester Foundation Level (CTFL) Zertifizierung
• Empfohlen: Grundlegende Erfahrung im Bereich Software Testing, Entwicklung oder in datenbezogener Funktion und mindestens sechs Monate praktische Erfahrung

Wie erlange ich die ISTQB® Certified Tester AI Testing (CT-AI) v2.0 Zertifizierung?

Um zertifiziert zu werden, müssen Sie die ISTQB® Certified Tester AI Testing (CT-AI) v2.0 Prüfung bestehen.

Sie können sich auf die Prüfung vorbereiten, indem Sie:

• einen akkreditierten Schulungskurs für ISTQB® CT-AI v2.0 besuchen.
• sich im Selbststudium anhand des offiziellen Lehrplans, der Musterprüfungen (siehe Abschnitt „Downloads“) und des ISTQB®-Glossars vorbereiten.

Sie können Ihr Wissen auch unverbindlich und kostenlos testen, indem Sie vor der Zertifizierungsprüfung eine Online-Probeprüfung absolvieren.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist die ISTQB® CT-AI v2.0 Zertifizierung?

Die „ISTQB® Certified Tester AI Testing v2.0 (CT-AI)”-Zertifizierung bestätigt Kenntnisse im Testen von KI-basierten Systemen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf maschinellem Lernen, Datenqualität und KI-spezifischen Testtechniken.

Konzentriert sich ISTQB® CT-AI v2.0 auf generative KI?

Nein, CT-AI konzentriert sich in erster Linie auf Machine-Learning-Systeme und die Grundlagen des KI-Testens. Generative KI wird als Teil der umfassenderen KI-Landschaft behandelt. Einen speziellen Schwerpunkt auf dem Einsatz von GenAI im Testbereich behandelt die Zertifizierung ISTQB® Certified Tester – Testing with Generative AI (CT-GenAI).

Was ist der Unterschied zwischen ISTQB® CT-A v2.0 und ISTQB® CT-GenAI?

CT-AI v2.0 konzentriert sich auf das Testen KI-basierter Systeme, insbesondere maschineller Lernsysteme, und umfasst Daten-, Modell- und KI-Qualitäts-bezogene Tests. CT-GenAI hingegen konzentriert sich auf die Nutzung generativer KI in der Software-Testung, einschließlich der Anwendung von LLMs, Prompt Engineering und KI-gestützten Testansätzen über den gesamten Testprozess hinweg.

Was sind die Voraussetzungen für CT-AI v2.0?

• Erforderlich: ISTQB® Certified Tester Foundation Level (CTFL) Zertifizierung
• Empfohlen: Grundlegende Erfahrung im Bereich Software Testing, Enticklung oder in datenbezogener Funktion und etwa sechs Monate praktische Erfahrung

Benötige ich Vorkenntnisse in KI oder Programmierung, um die ISTQB® CT-AI v2.0-Zertifizierungsprüfung abzulegen?

Es sind keine Vorkenntnisse in KI oder Programmierung erforderlich. Grundlegende Kenntnisse in den Bereichen Softwaretests oder Softwareentwicklung sind jedoch von Vorteil.

Inwiefern unterscheidet sich das Testen von KI vom herkömmlichen Softwaretesten?

Das Testen von KI bringt zusätzliche Herausforderungen mit sich. Dazu gehören:

• Nicht-deterministische Ergebnisse
• Abhängigkeit von der Qualität der Trainingsdaten
• Fehlen klarer Testorakel
• Kontinuierliche Modellweiterentwicklung

Wie lange dauert die Vorbereitung auf die ISTQB® CT-AI-Prüfung?

Der Lehrplan ist auf eine Schulungsdauer von etwa 19,5 Stunden ausgelegt; je nach Erfahrung wird zusätzliches Selbststudium empfohlen. Wenn Sie sich im Selbststudium vorbereiten, orientieren Sie sich bitte an der angegebenen Lernzeit pro Kapitel.

Welche Themen werden in der ISTQB® CT-AI v2.0-Zertifizierung behandelt?

Die Zertifizierung umfasst:

• Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens
• Datenaufbereitung und Modellbewertung
• KI-spezifische Qualitätsmerkmale
• Testverfahren für KI-Systeme
• Ansätze zur Modell- und Datenprüfung

Ist ISTQB® CT-AI v2.0 für reale KI-Projekte relevant?

Ja. Die Zertifizierung vermittelt praktisches Wissen zum Testen von Machine-Learning-Modellen, Datenpipelines und dem Verhalten von KI-Systemen, das in realen Projekten angewendet werden kann.

Kann ich die ISTQB® CT-AI v2.0 Prüfung ohne vorherige Teilnahme an einer Schulung ablegen?

Ja, Sie können sich mithilfe des Lehrplans und der Musterprüfungen (einschließlich der Online-Musterprüfung) im Selbststudium vorbereiten. Die Teilnahme an einem akkreditierten Training kann jedoch dabei helfen, das Lernen zu strukturieren und die Prüfungsvorbereitung zu optimieren.

Welche weiteren Zertifizierungen können Sie empfehlen?

ISTQB® Zertifizierungen:

• ISTQB® CTFL 4 (Voraussetzung für CT-AI ist eine CTFL-Zertifizierung - entweder v4.0 oder eine frühere Version)
• ISTQB® Certified Tester - Testing with Generative AI (CT-GenAI)

Andere KI-Zertifizierungen:

• A4Q AI Compliance
• IREB Microcredential AI4RE