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