Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Modulul 1: Introducere în Inteligența Artificială pentru QA
- Ce este Inteligența Artificială?
- Machine Learning vs Deep Learning vs Sisteme bazate pe reguli
- Evoluția testării software cu Inteligența Artificială
- Beneficiile și provocările inteligenței artificiale în QA
Modulul 2: Baze de date și ML pentru testeri
- Comprenderea datelor structurate vs. nestructurate
- Caracteristici, etichete și seturi de date pentru antrenament
- Învățarea supervizată și nesupervizată
- Introducere în evaluarea modelului (precizie, acuratețe, recall etc.)
- Seturi de date QA din lumea reală
Modulul 3: AI Use Case în QA
- Generarea de cazuri de testare cu suport AI
- Prezicerea defectelor prin intermediul ML
- Priorizarea testelor și testarea bazată pe riscuri
- Testarea vizuală cu vision computerizat
- Analiza jurnalului și detecția anomalilor
- Procesarea limbajului natural (NLP) pentru scripturile de testare
Modulul 4: Uneltele AI pentru QA
- Prezentare generală a platformelor QA cu suport AI
- Utilizarea bibliotecilor open-source (de exemplu, Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) pentru prototipurile QA
- Introducere în modelele LLM în automatizarea testelor
- Construirea unui model AI simplu pentru a prezice eșecurile de testare
Modulul 5: Integrarea AI în fluxurile de lucru QA
- Evaluarea pregătirii proceselor QA pentru AI
- Integrare continuă și AI: cum să integrați inteligența în pipe-urile CI/CD
- Dizolvarea seturilor de teste inteligente
- Gestionarea derapării modelului AI și ciclurilor de reantrenament
- Considerente etice în testarea bazată pe AI
Modulul 6: Laboratoare Practice și Proiect Capstone
- Laborator 1: Automatizarea generării cazurilor de testare folosind AI
- Laborator 2: Construcția unui model de prezicere a defectelor folosind datele teste historice
- Laborator 3: Utilizarea unui LLM pentru a revizui și optimiza scripturile de testare
- Capstone: Implementarea completă a unei pipe-uri de testare bazată pe AI
Cerințe
Participanții se așteaptă să aibă:
- 2+ ani de experiență în roluri de testare a software-ului/QA
- Cunoaștere cu instrumentele de testare automatizată (de exemplu, Selenium, JUnit, Cypress)
- Cunoaștere de bază cu programare (preferabil în Python sau JavaScript)
- Experiență cu instrumentele de control al versiunilor și CI/CD (de exemplu, Git, Jenkins)
- Nu este necesară experiență prealabilă cu AI/ML, deși curiozitatea și dispoziția la experimentare sunt esențiale
21 ore
Mărturii (5)
Raport bun, Łukasz a avut timp pentru întrebările tuturor și a fost capabil să ajute pe oricine care a avut vreo problemă
Kelly Morris - Titian Software Poland Sp. z o.o.
Curs - Selenium WebDriver in C#
Tradus de catre o masina
Mi-a plăcut totul, deoarece este ceva nou pentru mine și pot vedea valoarea adăugată pe care o poate aduce muncii mele.
Zareef - BMW South Africa
Curs - Tosca: Model-Based Testing for Complex Systems
Tradus de catre o masina
Mulți exerciții, care au oferit multe abilități practice.
Rafal Borek - Bytamic Solutions sp. z o.o.
Curs - Automation Testing with Cypress
Tradus de catre o masina
Cantitatea de exerciții practice.
Jakub Wasikowski - riskmethods sp. z o.o
Curs - API Testing with Postman
Tradus de catre o masina
Analiza pas cu pas. Explicația fiecărei linii de cod. Fiecare problemă pe care am avut-o în timpul cursului a fost rezolvată cu succes și Łukasz mi-a spus motivul. Mi-au plăcut și bunele practici care au fost prezentate. Niciodată nu am fost convins de stilul TDD - pur și simplu nu îl găsesc util și nu merită timpul său. Łukasz a evidențiat atât de multe avantaje ale TDD, încât mi-a schimbat complet opinia.
Michal Uscinski - Devapo Sp. z o. o.
Curs - Testing Angular Applications
Tradus de catre o masina
