K19 品質エンジニアリング

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。

準備学習・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

履修時間

時数:8コマ  時間数:12時間

2021年度 計画

第1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)座学
第2回信頼性マネジメント2(ツールを利用した演習)演習
第3回信頼性マネジメント3(機械学習におけるテスト)座学
第4回信頼性マネジメント4(メタモーフィックテスティングを利用した演習)演習
第5回モデル検査1(モデル検査の基礎)座学
第6回モデル検査2(SMW言語と基礎演習)演習
第7回モデル検査3(共通例題演習)演習
第8回モデル検査4(共通例題演習の回答例紹介)座学

評価方法

レポート(100%)

テキスト・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

受講方法

オンライン

シラバスPDF

2021年度 K19
iCDスキルマッピング

iCDスキルマッピングはβ版であり、今後見直しの可能性があります。