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Kundenorientiertes Testen von Künstlicher Intelligenz

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dc.contributor.authorFehlmann, Thomas
dc.contributor.authorKranich, Eberhard
dc.date.accessioned2023-02-07T14:00:20Z
dc.date.available2023-02-07T14:00:20Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractTesten von Software wird heute immer noch gelegentlich mit Testen von Code verwechselt. Das ist im Zeitalter von Cloud Services und lernenden Systemen ziemlich fatal. Noch schlimmer wird diese Verwechslung, wenn man an cyber-physikalische Produkte denkt, etwa medizinische Instrumente oder autonome Fahrzeuge, wo es durchaus nicht nur der Code ist, der getestet werden muss, um Unfälle zu verhindern. Das Verhalten lernender Systeme wird nicht alleine durch Algorithmen bestimmt, sondern auf Grund von Lernprozessen und Trainingsdaten. Es ist sinnlos, ein solches System nur im Auslieferungszustand zu testen, denn es kann auch im Betrieb lernen, aber auch verlernen. Um sicher zu bleiben, muss es immer und immer wieder getestet werden. Dieser Artikel schlägt einen autonomen Testprozess vor, der relevante Testfälle ohne menschliches Zutun auswählen kann dank Bezug zu den Kundenbedürfnissen. Mit Hilfe statistischer Methoden und linearer Matrizenalgebra gelingt eine vollständige und individualisierbare Sicherstellung relevanter Verhaltensweisen künstlich intelligenter Systeme.de
dc.identifier.pissn0720-8928
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/40184
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofSoftwaretechnik-Trends Band 42, Heft 3
dc.relation.ispartofseriesSoftwaretechnik-Trends
dc.subjectKünstliche Intelligenz
dc.subjectKundennutzen
dc.subjectSicherheit
dc.subjectAutonomes Testen
dc.subjectKontinuierliches Testen
dc.subjectTransferfunktionen
dc.subjectSensitivitätsanalyse
dc.titleKundenorientiertes Testen von Künstlicher Intelligenzde
dc.typeText/Conference Paper
gi.citation.endPage8
gi.citation.publisherPlaceBonn
gi.citation.startPage4
gi.conference.sessiontitleFachartikel: Thema Softwaretechnik für Künstliche Intelligenz

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Softwaretechnik-Trends 42(3) - 2022