智能系统质量保证技术

课程编码：180206085410M3017Y 英文名称：Intelligent System Quality Assurance Technology 课时：40 学分：2.00 课程属性：专业课 主讲教师：姚郑

本课程关注于如何从根本上打造优质的智能系统，而不是仅仅依靠最后阶段的质量控制。课程首先介绍了传统系统质量保证（QA）的主流技术方法，阐释了如何将质量工程整合到系统开发过程中。在此基础上，分析了人工智能（AI）/机器学习（ML）系统特有的特征和带来的新挑战，进而深入讨论了如何将传统和特定QA技术用于提高AI系统的质量，并初步探讨了运用AI的QA技术发展现状和趋势。通过本课程学习，有助于学生理解AI时代的智能系统质量保证的主流技术方法并能够有效运用

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第一章 质量概述 4.0学时 姚郑
第1节 质量内涵
第2节 一般质量原则
第3节 信息系统质量保证框架
第4节 质量成本
第二章 单元测试 6.0学时 姚郑
第1节 边界值测试
第2节 等价类测试
第3节 决策表测试
第4节 路径测试
第三章 集成测试 2.5学时 姚郑
第1节 基于分解的集成
第2节 基于调用图的集成
第3节 基于路径的集成
第四章 系统测试 4.5学时 姚郑
第1节 基于模型的测试
第2节 基于用例的测试
第3节 系统测试的补充方法
第4节 非功能系统测试
第五章 超越测试的QA技术 6.0学时 姚郑
第1节 评审
第2节 问题报告与跟踪
第3节 质量度量
第4节 审计&评估
第5节 统计过程控制
第6节 六西格玛
第7节 软件可靠性
第六章 AI质量工程 3.0学时 姚郑
第1节 AI概述
第2节 AI特有的特征
第3节 AI系统测试的挑战
第4节 “QA OF AI”与“QA WITH AI”
第七章 ML质量保证 6.0学时 姚郑
第1节 模型质量
第2节 数据质量
第3节 生产中的质量保证
第八章 AI系统质量保证 6.0学时 姚郑
第1节 蜕变测试
第2节 A/B测试
第3节 组合测试
第4节 形式化验证
第九章 QA WITH AI 2.0学时 姚郑
第1节 认知质量保证
第2节 质量工程演进
第3节 软件测试研究的挑战

姚郑，博士，中国科学院大学人工智能学院教授、博士生导师，兼任任中国科学院大学信息技术中心主任。长期从事软件工程、物联网应用研究和实践工作，曾先后主持国家重点研发计划课题、中国科学院网信专项课题、国家科技重大专项课题、国家863计划课题、北京科委重大课题等科研项目20余项的研发工作。曾荣获航天部科技进步奖三等奖、中国科学院教学成果奖二等奖、中国科学院朱李月华优秀教师奖，在国内外重要学术刊物和国际学术会议上发表学术论文40余篇，获得国家发明专利6项。