K19 品質エンジニアリング（コース履修）
概要
IoT・AIベースシステムの検証手法や、品質管理手法を学ぶ。
講師
早水公二(フォーマルテック)
本田澄(大阪工業大学)
到達目標
以下の内容を理解することを目標とする。
- モデル検査の基本知識とIoTシステムにおける活用方法の理解。
- IoT・AIベースシステムを対象とした品質エンジニアリングの理解。
- 機械学習システムを対象としたテスト技術の理解。”
事前学習・前提知識
- オブジェクト指向モデリングほかの基礎的な要求、ソフトウェアモデリング
- ソフトウェア設計、ソフトウェア＆サービス品質の基礎知識
学習方法
座学 LMSにある動画を視聴
第1回 モデル検査(モデル検査の基礎)
第5回 信頼性マネジメント1(アジャイル／DevOps、品質管理プロセス、信頼性モデル)
第7回 信頼性マネジメント3(機械学習におけるテスト)
演習
- モデル検査演習 2コマ（関連動画：第１回）
- 信頼性マネジメント演習 2コマ（関連動画：第5回、第7回）
課題・評価
- 課題を提出することにより履修修了と認める
参考書
SQuBOK策定部会(著)、ソフトウェア品質知識体系ガイド SQuBOK Guide、オーム社、2014
