AI 소프트웨어 테스트의 기본 개념, 예제, 튜토리얼로 실전까지 정복 챗GPT 같은 AI 소프트웨어가 핫한 시대다. 자율주행, 로봇, 가전제품 등의 분야에서 AI 개발과 활용에 대한 수요가 급증하면서 AI 소프트웨어가 우후죽순 생겨나고 있다. 하지만 내부 결정 과정을 이해하기 어려운 AI는 검증 과정이 무척이나 까다롭기에 새로운 기술적 방법론에만 관심을 갖는 경우가 많다. 그러나 현실적으로 소프트웨어의 품질 보증을 위해서는 테스트가 필수적이다. 그렇다면 AI 소프트웨어는 어떻게 테스트해야 할까? 기존 소프트웨어 테스트 기법은 정답과 비교를 하지만, 정답을 정의할 수 없는 문제를 다루는 AI를 테스트하려면 다른 방법이 필요하다. 이 책의 저자들은 최신 학술 논문을 알기 쉽게 해설하며 실전 예제와 함께 그 해답을 제시한다. 이 책에서는 기존의 소프트웨어 테스트 기법의 한계를 뛰어넘는 메타모픽 테스트, 뉴런 커버리지 테스트, 최대 안전 반경 테스트, 커버리지 검증 기법을 소개한다. 저자들은 어려운 수학을 재치 있는 글과 그림으로 설명한다. 기법을 이해하는 데에서 그치지 않고 실무에 적용할 수 있도록 구성해 대학생부터 실무 담당자까지 두루 읽을 만한 책이다.