虚拟QA圆桌会议:在人工智能主导的世界中驾驶QA

印孚瑟斯验证解决方案2020年5月21日，主持了一个关于“人工智能主导世界下的驾驶质量保证”的虚拟QA圆桌会议。

随着企业在Covid-19之后调整到新的正常，技术进步和采用步伐将加快创造更多的未来组织。人工智能（AI）和机器学习（ML）是旨在提供个性化客户和员工经验的数字企业的IT和业务战略的核心，降低OPEX，防止风险实现，创造一个有弹性和实况企业。AI系统的质量保证一直是探索的领土，需要正式和结构化的方法，以确保系统稳健和安全。

这次圆桌会议聚焦于如何利用深度学习解决方案来改变商业结果，并与学术界合作。现场观众反响热烈，踊跃发言，就人工智能领域发表意见，提出相关问题。

讲话会议

主题会议-在以人工智能为主导的世界中，打造强大、安全的数字企业

吉姆怀特博士他是加州大学圣克鲁兹分校计算媒体教授

吉姆博士的谈话是以AI生命周期为中心的，特别是AI挑战。他还触及了可解释的AI，这是理解AI系统行为的可视化方法。总之，了解为什么模型使错误是固定它们的关键，从而需要需要基于AI / ML的QA解决方案来解决它们。

专家会议-可解释的人工智能-应用形式化方法分析和验证神经网络

科瑞娜Pasareanu博士美国卡耐基梅隆大学CyLab前副教授，ACM杰出科学家，美国宇航局艾姆斯研究中心健壮软件工程(RSE)组

迪戈皮纳斯他是美国宇航局艾姆斯研究中心健壮软件工程(RSE)小组的正式验证研究员

Pasareanu和Divya博士讨论了人工神经网络的更广泛的轮廓，它们的应用如模式分析，图像分类，情绪分析，语音/音频识别和自动驾驶汽车的感知模块等应用。通过使用AI / mL能力的正式验证方法，它们强调有关的相关挑战，可以在很大程度上在很大程度上得到解决。

会议-利用深度学习来改变商业结果

本次会议是Rajeshwari GanesanInfosys NIA(有目的的人工智能平台)助理副总裁。她通过分析产品的功能、业务用例、相关的实际挑战，以及如何通过将AI/ML集成到QA解决方案中来显著降低这些挑战，分享了在AI/ML系统的QA中面临的现实挑战的见解。

会议- 利用AI建立未来的QA工具

最后一次会议是由Harleen贝蒂， Infosys Validation Solutions的高级行业负责人。演讲的重点是QA的发展，以及AI/ML将如何成为下一代QA工具不可分割的一部分。在开发周期的每个阶段都需要不同类型的QA策略，从编写用户故事到使用AI进行智能自动化，再到最终执行。AI/ML将是快速、及时地执行连续DevOps项目中不可或缺的一部分。印孚瑟斯AI/ML测试平台能够支持将来更新的ML用例的开发和测试，在QA生命周期的每个级别上提高QA的有效性。