недоступно на русском языке

Тезис

 Предпросмотр

This document provides an introduction to AI-based systems. These systems are typically complex (e.g. deep neural nets), are sometimes based on big data, can be poorly specified and can be non-deterministic, which creates new challenges and opportunities for testing them.

This document explains those characteristics which are specific to AI-based systems and explains the corresponding difficulties of specifying the acceptance criteria for such systems.

This document presents the challenges of testing AI-based systems, the main challenge being the test oracle problem, whereby testers find it difficult to determine expected results for testing and therefore whether tests have passed or failed. It covers testing of these systems across the life cycle and gives guidelines on how AI-based systems in general can be tested using black-box approaches and introduces white-box testing specifically for neural networks. It describes options for the test environments and test scenarios used for testing AI-based systems.

In this document an AI-based system is a system that includes at least one AI component.


Общая информация 

  • Текущий статус
     :  Published
    Дата публикации
     : 2020-11
  • Версия
     : 1
  • Технический комитет
     : ISO/IEC JTC 1/SC 7 Software and systems engineering
  • ICS
     :
    35.080 Software

Цели в области устойчивого развития

Данный стандарт разработан для достижения следующих Цель устойчивого развития:

9
Индустриализация, инновации и инфраструктура

Приобрести данный стандарт

Формат Язык
PDF + ePub
Бумажный
  • CHF187

Жизненный цикл


Появились вопросы?

Ознакомьтесь с FAQ

Работа с клиентами
+41 22 749 08 88

Часы работы:
Понедельник – пятница: 09:00-12:00, 14:00-17:00 (UTC+1)

Будьте в курсе актуальных новостей ИСО

Подписывайтесь на наши новости, обзоры, а также на информацию о продуктах.

  2. Интернет-магазин
  3. Каталог стандартов
  4. МКС
  5. 35
  6. 35.080
  7. ISO/IEC TR 29119-11:2020