K19 品質エンジニアリング
授業概要
IoT・AIベースシステムの検証手法や，品質管理手法を学ぶ．
担当者
本田 澄(早稲田大学)、早水 公二(フォーマルテック)、鄭 顕志(早稲田大学)
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
– ソフトウェア設計の基礎知識、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
日程
第 1 回 モデル検査 1(モデル検査の基礎)
第 2 回 モデル検査 2(SMV 言語と基礎演習)
第 3 回 モデル検査 3(共通例題演習)
第 4 回 モデル検査 4(共通例題演習の回答例紹介)
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 6 回 信頼性マネジメント 2(ツールを利用した演習)
第 7 回 信頼性マネジメント 3(機械学習におけるテスト)
第 8 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)
評価方法
レポート(100%)
テキスト・参考書
– SQuBOK 策定部会、ソフトウェア品質知識体系ガイド SQuBOK Guide、オーム社
開講場所
シラバスPDF
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