Testing

Dieser Artikel beschäftigt sich mit den neuen Herausforderungen beim Testen intelligenter Maschinen, aber auch damit, wie wir mithilfe Künstlicher Intelligenz die Qualität der IT-Systeme vorhersagen und so handeln können, dass ein Rückgang der Qualität angegangen wird, bevor der Anwender Fehler irgendeiner Art wahrnimmt. Auf diese Weise stellen wir sicher, dass die Stakeholder nachhaltig der Quali..

Dieser Artikel beschreibt die der JUnit Platform zugrunde liegende Idee und deren Anwendungsmöglichkeiten. Zunächst wird anhand eines Beispiels erklärt, wie man mittels der TestEngine-Schnittstelle selbst definiert, was ein Test ist, wie man das Testergebnis ermittelt und an die JUnit Platform zur Erstellung eines Reports weitergibt. Danach folgt ein Abschnitt über die Hauptfunktionen der JUnit Pl..

Im Projekt gibt es zwei Wege zum Friedhof: Perfektion und Schlampigkeit. Agiles Testen mit testbaren Anforderungen, die direkt als Basis für das Testmanagement dienen, vereinfacht die Softwareentwicklung. Vorteil: Die Anforderungen sind verständlich, testbar, und direkt als Testfall anwendbar. Durchlaufzeit und Kosten im Test werden um bis zu dreißig Prozent reduziert. Dieser Artikel zeigt pragmat..

Von Jahr zu Jahr wird unser Leben abhängiger von Software. Da die Software immer mehr von maschinellem Lernen (ML) oder Künstlicher Intelligenz (KI) bestimmt wird, wird das Verhalten eines Systems weniger leicht vorhersehbar sowie schwieriger zu testen und zu validieren. Und manchmal konfrontiert uns die KI-optimierte Software sogar mit sogenannten „schwarzen Schwänen“ – also völlig unerwarteten E..

Der Boom in der Entwicklung von Systemen mit Künstlicher Intelligenz (KI) ist allgegenwärtig. Die Erwartungen an diese Systeme sind hoch. Zugleich war es noch nie so leicht, mit frei verfügbaren Tools Maschinelles Lernen wie Deep Learning einzusetzen. Dieser Euphorie steht leider oft eine große Ernüchterung entgegen: Die KI bringt nicht die erhoffte Leistung. Der Artikel beleuchtet die gerne übers..