Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

2026 - ISTQB AI Testing (CT-AI) Certification - Crash Course

Khóa học cấp tốc luyện thi chứng chỉ ISTQB AI Testing (CT-AI) 2026

Khóa học cấp tốc luyện thi chứng chỉ ISTQB AI Testing (CT-AI) 2026

Giải thích Kiểm thử AI cho Tester, chuẩn bị đầy đủ cho kỳ thi ISTQB CT-AI với 200+ câu hỏi thực hành và tự tin thi đỗ

4.6
(100 đánh giá)
1,557 học viên
Giảng viên
Rahul Shetty Academy
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 399.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
9.0 giờ video
109 bài giảng
9 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 14/10/2026

Bạn sẽ học được gì

Học Nền tảng về AI & Học máy dành cho Tester
200+ câu hỏi thực hành được thiết kế mô phỏng định dạng đề thi thật.
Vòng đời Học máy End-to-End & Kiểm thử Dữ liệu
Đánh giá Mô hình ML & Kiểm thử Hiệu năng
Kiểm thử Hệ thống dựa trên AI & Các Đặc tính Chất lượng đặc thù của AI
Kỹ thuật Kiểm thử AI Nâng cao & Test Oracles
Sử dụng AI cho Kiểm thử & Sẵn sàng cho kỳ thi ISTQB CT-AI
Hiểu về Định kiến, Đạo đức, Tính công bằng & AI có thể giải thích (XAI) trong hệ thống thực tế
Xử lý Hành vi Không xác định, Trôi khái niệm (Concept Drift) & Rủi ro AI trong môi trường Production

Yêu cầu

None.

Đối tượng phù hợp

Kiểm thử viên phần mềm
Chuyên viên phân tích nghiệp vụ
Người mới bắt đầu
Scrum Master

Nội dung khóa học

20 phần • 109 bài giảng
1 Câu hỏi thường gặp về chứng chỉ & Cách khóa học được thiết kế?
2 Lưu ý quan trọng: Chiến lược học để nắm vững kiến thức cơ bản về AI nhanh chóng
1 Giới thiệu về Hệ thống Trí tuệ Nhân tạo kèm ví dụ
2 Học máy là gì và mối quan hệ với họ công nghệ Trí tuệ Nhân tạo
3 Ví dụ về các Mô hình Học máy phổ biến và cách sử dụng
4 Hiểu các giai đoạn Vòng đời Mô hình Học máy với chế độ online/offline
5 Hiểu cách hoạt động của Mô hình Học máy - Học các thuật ngữ được sử dụng
6 Hiểu cách hoạt động của Kiểm thử OverFitting & UnderFitting với tập dữ liệu đã huấn luyện
7 Demo Dự đoán Giá nhà (Mô hình ML) để minh họa cách thuật toán hoạt động bên trong
8 Ôn tập Kiểm thử Mô hình Học có giám sát với ví dụ Overfitting/Underfitting
9 Giới thiệu về Học không giám sát trong các mô hình ML với ví dụ
10 Phạm vi kiểm thử đối với Học không giám sát với mẫu điểm dữ liệu & điểm cụm
11 Giới thiệu về Học tăng cường trong Mô hình ML với ví dụ
1 Sự khác biệt giữa AI tổng quát, AI siêu việt & AI hẹp
2 AI so với Hệ thống Thông thường - Tổng quan Công nghệ & Framework
3 AI dưới dạng Phần cứng & Dịch vụ SaaS - Lợi ích và Rủi ro
4 Mô hình AI được Huấn luyện sẵn so với Mô hình AI được Host dưới dạng Dịch vụ
1 Củng cố kiến thức với Bài viết bổ sung và Câu hỏi ôn tập
2 AI hẹp, AI tổng quát và AI siêu việt: Hiểu các cấp độ của Trí tuệ Nhân tạo
3 Hệ thống dựa trên AI và Hệ thống Thông thường
4 Phần cứng cho Hệ thống dựa trên AI & AI dưới dạng Dịch vụ (AIaaS)
5 Mô hình được Huấn luyện sẵn: Hướng dẫn Toàn diện cho Chuyên gia Kiểm thử AI
1 Cách mô hình có thể Linh hoạt, Thích ứng & đóng vai trò Tự chủ
2 Khả năng Tiến hóa & Tự học của Mô hình AI
3 Định kiến & Đạo đức trong ngữ cảnh AI là gì? Cách xác định chúng trong Hệ thống AI
4 Tác dụng phụ của AI & Chiến lược Tấn công phần thưởng (Reward Hacking) đối với khả năng tự học
1 Bài viết: Tính linh hoạt và khả năng thích ứng
2 Bài viết: Tính tự chủ
3 Sự tiến hóa (trong hệ thống dựa trên AI và ý nghĩa đối với kiểm thử)
4 Bài viết: Định kiến và Đạo đức
5 Bài viết: Tác dụng phụ và Tấn công phần thưởng (Reward Hacking)
1 Các dạng Học máy & Hiểu sự khác biệt giữa chúng
2 Hiểu Quy trình làm việc của Học máy & Mục tiêu từ góc nhìn thi cử
3 Hiểu về Chuẩn bị Dữ liệu ML & Các vấn đề Chất lượng Tập dữ liệu
4 Gán nhãn dữ liệu là gì & cách xác định Mô hình bị Overfitting/Underfitting
1 Bài viết: Các dạng ML (Học có giám sát, không giám sát, tăng cường)
2 Bài viết: Quy trình làm việc của ML
3 Bài viết: Lựa chọn một dạng ML
4 Bài viết: Các yếu tố liên quan đến Lựa chọn Thuật toán ML
5 Bài viết: Overfitting và Underfitting
6 Bài viết: Chuẩn bị Dữ liệu như một phần của Quy trình ML
7 Bài viết: Tập dữ liệu Huấn luyện, Xác thực và Kiểm thử trong Quy trình ML
8 Bài viết: Các vấn đề về Chất lượng Tập dữ liệu
9 Bài viết: Chất lượng Dữ liệu và Ảnh hưởng lên Mô hình ML
10 Bài viết: Gán nhãn Dữ liệu cho Học có giám sát
1 Ma trận Nhầm lẫn (Confusion Matrix) là gì - Học với ví dụ đầu vào
2 Hiểu cách tính Độ chính xác (Accuracy) & Độ chính xác dương (Precision) với ví dụ
3 Hiểu cách tính Độ bao phủ (Recall) & Điểm F1 - Ôn tập với ví dụ
4 Hiểu khái niệm về Chỉ số Hồi quy & Chỉ số Phân cụm
5 Hạn chế của Chỉ số AI & Lựa chọn Chỉ số phù hợp
1 Mạng Nơ-ron là gì? Cách AI xử lý dữ liệu bên trong
2 Hiểu Kiến trúc Mạng Nơ-ron sâu với ví dụ thời gian thực
3 Tóm tắt Khái niệm chính - Trọng số, Độ lệch, Giá trị Kích hoạt & Hàm kích hoạt
4 Độ bao phủ trong Mạng Nơ-ron được đo lường như thế nào? Giới thiệu
5 Hiểu 5 loại độ bao phủ Mạng Nơ-ron cho Kiểm thử toàn diện
1 Bài viết: Ma trận Nhầm lẫn
2 Bài viết: Chỉ số Hiệu năng cho Phân loại, Hồi quy và Phân cụm
3 Bài viết: Hạn chế của Chỉ số Hiệu năng Chức năng ML
4 Bài viết: Lựa chọn Chỉ số Hiệu năng Chức năng ML
5 Bài viết: Bộ tiêu chuẩn đánh giá (Benchmark Suites) cho Học máy
6 Bài viết: Mạng Nơ-ron trong Kiểm thử AI: Cấu trúc, Chức năng và Kỹ thuật Kiểm thử
7 Bài viết: Các biện pháp Độ bao phủ cho Mạng Nơ-ron
1 Thách thức đặc thù khi Kiểm thử hệ thống AI so với Hệ thống Truyền thống
2 Cấp độ Kiểm thử cho AI - Tổng quan chi tiết về các loại Kiểm thử
3 Thách thức về Dữ liệu Kiểm thử - Hiểu với ví dụ Kịch bản
4 Tài liệu hóa thành phần AI & hiểu Trôi khái niệm (Concept Drift) với ví dụ
5 Xác định Rủi ro trong Kiểm thử AI và áp dụng Kỹ thuật Giảm thiểu
1 Bài viết: Đặc tả Hệ thống dựa trên AI
2 Bài viết: Cấp độ Kiểm thử cho Hệ thống dựa trên AI
3 Bài viết: Dữ liệu Kiểm thử cho Hệ thống dựa trên AI
4 Bài viết: Kiểm thử Định kiến Tự động hóa trong Hệ thống dựa trên AI
5 Bài viết: Tài liệu hóa Thành phần AI: Chìa khóa cho Kiểm thử AI Hiệu quả
6 Bài viết: Kiểm thử Trôi khái niệm (Concept Drift) trong Hệ thống dựa trên AI
7 Bài viết: Lựa chọn Phương pháp Kiểm thử cho Hệ thống ML
1 Thách thức khi Kiểm thử Hệ thống Tự học - Ví dụ
2 Kiểm thử AI Tự chủ - Kiểm thử các trường hợp biên để quyết định khi nào chuyển giao quyền kiểm soát
3 Kiểm thử Định kiến trong AI - Ôn tập các sự thật & Kỹ thuật kiểm thử
4 Tính minh bạch, khả năng diễn giải & giải thích - Những điểm chính cần kiểm tra đối với AI
1 Bài viết: Thách thức Kiểm thử Hệ thống Tự học
2 Bài viết: Kiểm thử Hệ thống dựa trên AI Tự chủ
3 Bài viết: Kiểm thử Định kiến Thuật toán, Mẫu & Không phù hợp trong Hệ thống AI
4 Bài viết: Thách thức Kiểm thử Hệ thống AI Xác suất và Không xác định
5 Bài viết: Thách thức Kiểm thử Hệ thống AI Phức tạp
6 Kiểm thử Tính minh bạch, Khả năng diễn giải và Giải thích của Hệ thống AI
7 Bài viết: Test Oracles cho Hệ thống dựa trên AI
8 Bài viết: Mục tiêu Kiểm thử và Tiêu chí Chấp nhận trong Kiểm thử AI
1 Tại sao cần Kiểm thử AI đặc biệt? - Tấn công Đối kháng (Adversarial Attacks)
2 Tấn công Đầu độc Dữ liệu là gì & Phương pháp Phát hiện (Cách tester phòng thủ)
3 Kiểm thử Cặp đôi & Kiểm thử So sánh Ngược - Các kịch bản lựa chọn loại kiểm thử này
4 Kiểm thử Biến hình & Kiểm thử A/B trong AI với ví dụ
5 Kiểm thử dựa trên Kinh nghiệm & Ôn tập tất cả các loại kiểm thử trong AI với ví dụ
1 Bài viết: Tấn công Đối kháng và Đầu độc Dữ liệu trong Kiểm thử AI
2 Bài viết: Kiểm thử Cặp đôi trong Hệ thống dựa trên AI
3 Bài viết: Kiểm thử So sánh Ngược trong Hệ thống dựa trên AI
4 Bài viết: Kiểm thử A/B trong Hệ thống dựa trên AI
5 Bài viết: Kiểm thử Biến hình (MT) trong Hệ thống dựa trên AI
6 Bài viết: Kiểm thử dựa trên Kinh nghiệm đối với Hệ thống AI
7 Bài viết: Lựa chọn Kỹ thuật Kiểm thử cho Hệ thống dựa trên AI
1 Môi trường kiểm thử ảo cho ứng dụng/hệ thống AI là gì?
2 Cách chứng nhận hệ thống AI - An toàn, Minh bạch & Tác dụng phụ
3 Học các phương pháp Xác suất, Dự đoán Phân loại, Tối ưu hóa Tìm kiếm
1 Bài viết: Môi trường Kiểm thử cho Hệ thống dựa trên AI
2 Bài viết: Môi trường Kiểm thử Ảo cho Hệ thống dựa trên AI
3 Bài viết: Công nghệ AI cho Kiểm thử
4 Bài viết: Sử dụng AI để Phân tích Lỗi được Báo cáo
5 Bài viết: Sử dụng AI để Tạo trường hợp Kiểm thử
6 Bài viết: Sử dụng AI để Tối ưu hóa Bộ kiểm thử Hồi quy
7 Bài viết: Sử dụng AI để Dự đoán Lỗi
8 Bài viết: Sử dụng AI để Kiểm thử Giao diện Người dùng

Giới thiệu khóa học

A complete practical course to make you understand AI Testing with ISTQB exam readiness.
Traditional software testing assumes predictable logic and fixed expected outputs. AI systems don’t work that way. They learn from data, evolve over time, behave probabilistically, and often operate as black boxes. This shift breaks many traditional testing assumptions. In this course, you will learn how to test AI-based systems the right way, using globally accepted ISTQB AI Testing (CT-AI) principles, explained clearly and practically for testers.

This course starts by building strong foundations. You will first understand what AI really is, how AI-based systems differ from conventional software, and why new testing strategies are required. You’ll then learn machine learning fundamentals — supervised, unsupervised, and reinforcement learning — not as a data scientist, but from a tester’s mindset.

As the course progresses, you’ll explore the complete ML lifecycle, focusing on what testers must validate at each stage: data preparation, training, validation, testing, deployment, and ongoing monitoring. You’ll learn how poor data quality, bias, imbalance, and mislabeling directly impact model behavior and test outcomes.

You will deeply understand ML performance metrics, their limitations, and how to detect overfitting and underfitting. The course then moves into testing AI-specific quality characteristics such as fairness, ethics, safety, transparency, interpretability, and explainability (XAI).

Finally, you’ll apply AI-specific testing techniques like adversarial testing, metamorphic testing, data poisoning, A/B testing, and exploratory testing, and also learn how AI itself can be used to enhance testing through test generation and defect prediction.

This course strictly follows the ISTQB CT-AI syllabus and prepares you with both conceptual clarity and exam confidence, making it ideal for testers, QA engineers, and test managers moving into AI-driven systems.

 

Course FAQs

ISTQB Syllabus-Oriented

  • Course content prepared entirely based on the official ISTQB syllabus.

Practical Approach

  • Concepts explained with real-world examples so you can easily relate them to your work.

Comprehensive Learning Structure

  • Each concept is followed by supplementary reading materials.

  • Chapter-by-chapter exam simulation quizzes to build confidence.

  • Full-length quiz tests at the end to ensure complete preparation.

  • Designed to familiarize you with the actual exam pattern.

Success Strategy

  • A thorough understanding of the course content, combined with consistent practice of all quizzes, will set you up to successfully clear the ISTQB exam.

Finally, I strongly encourage you to dedicate quality time to the quizzes—not just to find the right answer, but to carefully analyze why all the other options are incorrect. This will sharpen your reasoning process, improve conceptual clarity, and build the confidence needed to succeed in the real exam

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Artificial Intelligence
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Quality Assurance
Hiển thị tất cả khoá học Software Testing
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊