Trainer für ISTQB® Certified Tester AI Testing (CT-AI)

Trainer für ISTQB® Certified Tester AI Testing (CT-AI)

Als ISTQB® CeCertified Tester AI Testing (CT-AI)-Trainer erstelle ich Lehrplan konforme Schulungs- und Übungsunterlagen und setze diese in meinen CT-AI-Trainings gewinnbringend ein.
Das Certified Tester AI Testing (CT-AI)-Zertifikat des ISTQB® (International Software Testing Qualifications Board) richtet sich an Personen, die ihre Fähigkeiten im Testen von KI-basierten Systemen und/oder im Einsatz von KI für das Testen erweitern möchten

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Um ISTQB® Certified Tester AI Testing (CT-AI)-Trainer zu werden, ist eine starke Leidenschaft für die Ausbildung und Entwicklung zukünftiger Software-Tester erforderlich.

Wissen teilen: Als CT-AI-Trainer habe ich die Möglichkeit, mein fundiertes Wissen und meine Erfahrungen im Bereich des Testens von KI-basierten Systemen zu teilen. Ich kann die nächste Generation von Testern dazu befähigen, die Herausforderungen und Chancen von KI im Testbereich zu verstehen und zu meistern.
Beitrag zur Qualitätssicherung: Durch die Ausbildung von Testern trage ich direkt zur Verbesserung der Qualität von Softwareprojekten bei. Gut geschulte Tester können effizientere und effektivere Tests durchführen, was zu zuverlässigeren und robusteren Systemen führt.
Mentoring und Unterstützung: Ich kann Teilnehmer während ihrer Ausbildung motivieren, unterstützen und ihnen konstruktives Feedback geben. Es ist erfüllend, zu sehen, wie sie Fortschritte machen und ihre Fähigkeiten verbessern.
Kontinuierliches Lernen und Weiterentwicklung: Als Trainer bleibe ich ständig auf dem neuesten Stand der Technologie und Methodik. Der Austausch mit Fachkollegen und die Durchführung von Schulungen halten mein Wissen aktuell und erweitern meine eigenen Fähigkeiten.
Praktische Anwendung: Ich integriere praktische Übungen und Fallstudien in meine Schulungen, die den Teilnehmern helfen, das Gelernte in realen Projekten anzuwenden. Dies fördert ein tieferes Verständnis und die Fähigkeit, theoretisches Wissen in die Praxis umzusetzen.
Einfluss auf die Branche:: Als CT-AI-Trainer habe ich die Möglichkeit, die Standards und Best Practices in der Branche mitzugestalten. Meine Trainings tragen dazu bei, ein höheres Niveau der Testkompetenz zu etablieren und die Qualität von KI-basierten Systemen zu steigern.

Diese Vorteile machen die ISTQB® CT-AI-Zertifizierung zu einer wertvollen Investition in die berufliche Zukunft.

Die Zielgruppe meiner ISTQB® Certified Tester AI Testing (CT-AI) Trainings umfasst eine breite Palette von Fachleuten, die ihre Fähigkeiten im Testen von KI-basierten Systemen und im Einsatz von KI für das Testen erweitern möchten.

Tester und Testanalysten: Fachleute, die bereits im Bereich Software-Testen tätig sind und ihre Kenntnisse im Testen von KI-basierten Systemen vertiefen möchten.
Testingenieure und Testberater: Personen, die Tests für komplexe Systeme durchführen und Beratung im Bereich Testautomatisierung und Qualitätssicherung anbieten.
Testmanager: Verantwortliche für die Planung, Steuerung und Überwachung von Testaktivitäten in Projekten, die KI-basierte Systeme umfassen.
Datenanalysten und Datenwissenschaftler: Fachleute, die sich mit der Analyse und Verarbeitung von Daten beschäftigen und ihre Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens und der KI anwenden möchten.
Softwareentwickler und DevOps-Ingenieure: Entwickler, die KI-basierte Systeme entwickeln und testen, sowie Fachleute, die für die Integration und den Betrieb dieser Systeme verantwortlich sind.
Benutzerakzeptanztester: Personen, die für die Durchführung von Akzeptanztests und die Sicherstellung der Benutzerfreundlichkeit und Funktionalität von KI-basierten Anwendungen verantwortlich sind.
Projektmanager und Qualitätsmanager: Verantwortliche für die Planung und Durchführung von Projekten, die KI-basierte Systeme umfassen, sowie für die Sicherstellung der Qualitätsstandards.
Geschäftsanalysten und Mitglieder von Betriebsabteilungen: Fachleute, die die Anforderungen an KI-basierte Systeme definieren und sicherstellen, dass diese Systeme den geschäftlichen Zielen und Anforderungen entsprechen.
Managementberater: Berater, die Unternehmen bei der Implementierung und Optimierung von KI-basierten Systemen unterstützen und sicherstellen, dass diese Systeme effektiv getestet werden.

Mein Training bietet wertvolle Einblicke und praktische Fähigkeiten für alle Fachleute, die sich mit KI und maschinellem Lernen im Bereich des Softwaretestens auseinandersetzen möchten. Die Teilnehmer lernen, wie sie die Herausforderungen beim Testen von KI-basierten Systemen bewältigen, Verzerrungen erkennen und minimieren und die Qualität und Zuverlässigkeit dieser Systeme sicherstellen können.

Die Teilnahme an einem meiner ISTQB® Certified Tester AI Testing (CT-AI)-Trainings erfordert keine speziellen Vorkenntnisse.
Um die ISTQB® Certified Tester AI Testing (CT-AI)-Prüfung abzulegen, müssen Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen.

Sie müssen bereits das CTFL-Zertifikat besitzen. Dies ist die Grundlage für alle weiteren ISTQB-Spezialisierungen.
Mein Training bietet die notwendigen Kenntnisse und Fertigkeiten, um die Prüfung erfolgreich zu bestehen.
Bereiten Sie sich gründlich auf die Prüfung vor, indem Sie die offiziellen Lehrmaterialien und Musterprüfungen durchgehen. Es gibt verschiedene Ressourcen, die Ihnen helfen können, sich auf die Prüfung vorzubereiten.
Voraussetzung für die Teilnahme an der optionalen Zertifizierungsprüfung ist der Nachweis der Zertifizierung zum ISTQB® Certified Tester - Foundation Level.

Die Trainingsinhalte beziehen sich auf den offiziellen ISTQB® Lehrplan V1.1 sowie auf meine langjährigen Praxiserfahrungen als Testmanager und ISTQB®-Trainer.

Übersicht der Trainingsinhalte gemäß ISTQB®:

Einführung in KI
Qualitätsmerkmale für KI-basierte Systeme
Maschinelles Lernen (ML) - Überblick
ML-Daten
Funktionale Leistungsmetriken
ML - Neuronale Netzwerke und Testen
Testen KI-basierter Systeme im Überblick
Testen KI-spezifischer Qualitätsmerkmale
Methoden und Verfahren für das Testen KI-basierter Systeme
Testumgebungen für KI-basierte Systeme
Einsatz von KI für Tests


Der offizielle ISTQB® CT-AI-Lehrplan (auch Syllabus genannt) kann vor dem Training bereits heruntergeladen werden:

ISTQB® Certified Tester AI Testing (CT-AI) Lehrplan [PDF]

Die ISTQB® CTFL Agile Tester-Zertifikatsprüfung dauert 60 Minuten und besteht aus 40 Multiple-Choice-Fragen.
Um die Prüfung erfolgreich zu bestehen, müssen mindestens 26 von 40 Punkten erreicht werden, was 65 % der maximalen Punktzahl von 40 Punkten entspricht.
Während der Prüfung sind keine Hilfsmittel zugelassen, was bedeutet, dass alle notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten im Vorfeld erlernt werden müssen.

Die Prüfung kann im Anschluss an das Training vor Ort oder online absolviert und ist sowohl in Deutsch als auch in Englisch verfügbar.

Die erfolgreiche Teilnahme an dieser Prüfung bestätigt die grundlegenden Kenntnisse und Fähigkeiten im Softwaretesting und eröffnet die Möglichkeit, weiterführende und spezialisierte Zertifizierungen im Bereich Softwaretesting zu erwerben.

Bitte beachten Sie, dass die offiziellen ISTQB®-Materialien nur bei den von ISTQB®, German Testing Board e. V (GTB) oder anderen nationalen ISTQB®-Boards autorisierten Providern oder Zertifizierern erhältlich sind.

Die hier angebotenen Downloads stammen vom GTB.

Probeprüfung ISTQB® Certified Tester AI Testing (CT-AI) - DE
Lösungen zur Probeprüfung ISTQB® CeCertified Tester AI Testing (CT-AI) - DE

Video

Qualitätsmanagement

Meine Passion als ISTQB® CT-AI-Trainer

Meine Rolle als ISTQB® CT-AI-Trainers geht über die reine Wissensvermittlung hinaus.
Sie umfasst Mentoring, Motivation und die Förderung einer Kultur der kontinuierlichen Verbesserung.
Diese Leidenschaft und das Engagement tragen wesentlich zur Weiterentwicklung der Branche und zur persönlichen Erfüllung bei.

Schwerpunkte des ISTQB® CT-AI-Trainings

Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens
Technologien und Frameworks für KI
Standards und Vorschriften für KI
Flexibilität, Anpassungsfähigkeit und ethische Überlegungen
Leistungsmetriken und Abdeckungsmessungen
Testen von KI-basierten Systemen und Herausforderungen
Transparenz und Erklärbarkeit in KI-Systemen
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