Este taller práctico está diseñado específicamente para testers de software interesados en adentrarse en el mundo del Machine Learning (ML) mediante ejercicios prácticos y fáciles de seguir utilizando Python. Los participantes aprenderán los fundamentos del ML desde una perspectiva de QA, incluyendo cómo entrenar un clasificador de spam sencillo con datos del mundo real, comprender qué tipo de datos requieren los modelos de ML y, lo más importante, cómo probar eficazmente estos modelos.

La sesión también abordará aspectos éticos clave, como la identificación y mitigación de sesgos en los conjuntos de datos y en las predicciones de los modelos. Los participantes trabajarán en la creación de casos de prueba para modelos de IA, adquiriendo habilidades esenciales para garantizar que los sistemas de inteligencia artificial sean justos, robustos y confiables.

Este taller aporta un valor diferencial al conectar el testing tradicional con las tecnologías emergentes de IA, un tema que aún no se cubre ampliamente en la formación estándar de QA.

No se requiere experiencia previa en programación ni en ciencia de datos; solo curiosidad y mentalidad de tester.

Instructor: Manuel Alejandro Ledezma Falcon, Sr. QA Automation Lead & Content creator