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

WASEDA NEO 教室10

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