Принципы верификации и тестирования моделей искусственного интеллекта

Учебное пособие содержит основные принципы и методы верификации и тестирования моделей искусственного интеллекта. В нем подробно рассматриваются ключевые аспекты, такие как разработка тестовых наборов данных, методы оценки производительности и точности моделей, а также подходы к выявлению и устранению ошибок. Также обсуждаются вопросы интерпретируемости моделей, что особенно актуально в контексте применения ИИ в критически важных областях. Кроме того, пособие включает практические рекомендации по внедрению верификации и тестирования в процесс разработки, что помогает обеспечить высокое качество и надежность моделей. Авторы приводят примеры реальных кейсов и анализируют подходы к верификации в различных областях, таких как медицина, финансы и автономные системы. Может быть использовано в качестве учебного пособия для студентов средних профессиональных учреждений, обучающихся по специальностям направления подготовки «Информационная безопасность» и «Информатика и вычислительная техника».