Aiソフトウェアのテストーー答のない答え合わせ 4つの手法

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

【著者紹介】
佐藤直人 : 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 : 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 : 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 : 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）