Unsere Testplattform in Zahlen
Wie wir Qualitätssicherung für KI-Systeme messbar machen. Diese Daten zeigen, was unsere Studierenden in echten Projekten erreichen und wie sich Testing-Kompetenz entwickelt.
Plattform-Aktivität
Aktuelle Kennzahlen aus unseren laufenden Kursen und Testing-Projekten
Anzahl der dokumentierten Testfälle in aktiven Projekten seit Jahresbeginn
Identifizierte und kategorisierte Bugs in KI-Modellen durch unsere Studierenden
Studierende in laufenden Kursen mit wöchentlicher Projektbeteiligung
Durchgeführte Gruppensessions mit direktem Instruktor-Feedback pro Monat
Prozentsatz der Teilnehmer, die ihre Testing-Projekte erfolgreich abschließen
Durchschnittlicher Zeitaufwand für Kursarbeit und praktische Übungen
Typischer Lernfortschritt im AI-Testing
Grundlagen & Testmethodik
AbgeschlossenEinführung in Testing-Konzepte, Fehlerklassifikation und erste praktische Übungen mit vorbereiteten Datensätzen. Teilnehmer lernen grundlegende Werkzeuge und Dokumentationsmethoden kennen.
Automatisierung & Frameworks
AbgeschlossenStudierende erstellen automatisierte Testsuiten für verschiedene AI-Modelle, arbeiten mit Testing-Frameworks und entwickeln eigene Testszenarien basierend auf realen Anwendungsfällen.
Praxisprojekt & Edge Cases
In BearbeitungAktuelle Phase: Arbeit an komplexen Testszenarien mit unerwarteten Eingaben, Grenzfällen und adversarialen Beispielen. Teilnehmer dokumentieren ihre Findings und präsentieren Ergebnisse in Peer-Reviews.
Performance & Abschlussprojekt
GeplantFinale Projektphase mit Fokus auf Performance-Testing, Skalierbarkeit und Produktionsreife. Studierende erstellen vollständige Testreports und präsentieren ihre Ergebnisse.
Kursformate im Vergleich
Wir bieten verschiedene Lernformate an – von Gruppensessions mit kollaborativem Austausch bis zu individuellen Einzelsessions mit personalisiertem Feedback. Die Tabelle zeigt, wie sich diese Formate in der Praxis unterscheiden.