出版社内容情報
◆◆ AI開発の品質問題に応える！◆◆
人智を越えたAIによる推論が、
果たして本当に正しいのか、
どの程度信頼できるのか、
誰も答を持っていません。
正解が分からないのですから、
従来のソフトウェアテストは
一切成り立ちません。
かといって、テストなし、
品質保証なしのシステムを、
現実世界で使えるはずがありません。
本書はその解決策として、
メタモルフィックテスティング、
ニューロンカバレッジ、最大安全半径、
網羅検証の４つを紹介します。
教師あり機械学習で開発したディープ
ニューラルネットワークおよび
アンサンブルツリー（XGBoostや
ランダムフォレスト）が解く
分類問題（画像識別）と
回帰問題（価格予測）の実例を交え、
４つのテスト手法の原理と手順を解説。
それぞれのチュートリアルを通じて
実践スキルも身に付きます。
内容説明
人智を越えたＡＩによる推論が、果たして本当に正しいのか、どの程度信頼できるのか、誰も答を持っていません。正解が分からないのですから、従来のソフトウェアテストは一切成り立ちません。かといって、テストなし、品質保証なしのシステムを、現実世界で使えるはずがありません。本書はその解決策として、メタモルフィックテスティング、ニューロンカバレッジ、最大安全半径、網羅検証の４つを紹介します。教師あり機械学習で開発したディープニューラルネットワークおよびアンサンブルツリー（ＸＧＢｏｏｓｔやランダムフォレスト）が解く分類問題（画像識別）と回帰問題（価格予測）の実例を交え、４つのテスト手法の原理と手順を解説。それぞれのチュートリアルを通じて実践スキルも身に付きます。
目次
序章 ＡＩシステムとテスト
第１章 ＡＩとは何か？
第２章 ＡＩソフトウェアのテストの難しさ
第３章 チュートリアルの準備
第４章 メタモルフィックテスティング
第５章 ニューロンカバレッジテスティング
第６章 最大安全半径
第７章 網羅検証
著者等紹介
佐藤直人［サトウナオト］
株式会社日立製作所主任研究員（２００５年入社）。専門分野はソフトウェアテスト、形式手法など。博士（工学）
小川秀人［オガワヒデト］
ＡＩプロダクト品質保証コンソーシアム（ＱＡ４ＡＩ）運営副委員長兼ロゴデザイン担当。機械学習品質マネジメント検討委員会（ＡＩＱＭ）委員。株式会社日立製作所主管研究員（１９９６年入社）。専門分野はソフトウェア工学。博士（情報科学）
來間啓伸［クルマヒロノブ］
株式会社日立製作所シニア社員（１９８４年入社）。国立情報学研究所出向特任教授（２００７～２０１４年）。専門分野はソフトウェア工学、特に形式手法。博士（学術）
明神智之［ミョウジントモユキ］
株式会社日立製作所主任研究員（２００６年入社）。専門分野は組込みシステム、ソフトウェア工学（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
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