Schița de curs

Modulul 1: Introducere în AI pentru QA

  • Ce este Inteligența Artificială?
  • Învățarea Automată vs Învățarea Profundă vs Sisteme Bazate pe Reguli
  • Evoluția testării software cu AI
  • Beneficii și provocări cheie ale AI în QA

Modulul 2: Bazele Datelor și ML pentru Testeri

  • Înțelegerea datelor structurate vs nestructurate
  • Caracteristici, etichete și seturi de date de antrenament
  • Învățare supervizată și nesupervizată
  • Introducere în evaluarea modelelor (acuratețe, precizie, rechemare etc.)
  • Seturi de date QA din lumea reală

Modulul 3: Cazuri de Utilizare AI în QA

  • Generarea cazurilor de testare bazată pe AI
  • Predicția defectelor folosind ML
  • Priorizarea testelor și testarea bazată pe risc
  • Testare vizuală cu computer vision
  • Analiza jurnalelor și detectarea anomalilor
  • Procesarea limbajului natural (NLP) pentru scripturi de testare

Modulul 4: Instrumente AI pentru QA

  • Prezentare generală a platformelor QA activate de AI
  • Utilizarea bibliotecilor open-source (de exemplu, Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) pentru prototipuri QA
  • Introducere în LLM-uri în automatizarea testelor
  • Construirea unui model AI simplu pentru a prezice eșecurile testelor

Modulul 5: Integrarea AI în Fluxurile de Lucru QA

  • Evaluarea pregătirii AI a proceselor tale QA
  • Integrare continuă și AI: cum să integrezi inteligența în pipeline-urile CI/CD
  • Proiectarea suitelor de teste inteligente
  • Gestionarea derivării modelelor AI și ciclurilor de reantrenare
  • Considerații etice în testarea bazată pe AI

Modulul 6: Laboratoare Practice și Proiect Capstone

  • Laborator 1: Automatizarea generării cazurilor de testare folosind AI
  • Laborator 2: Construirea unui model de predicție a defectelor folosind date istorice de testare
  • Laborator 3: Utilizarea unui LLM pentru a revizui și optimiza scripturile de testare
  • Capstone: Implementarea de la un capăt la altul a unui pipeline de testare bazat pe AI

Cerințe

Participanții trebuie să aibă:

  • Peste 2 ani de experiență în roluri de testare/QA software
  • Familiaritate cu instrumente de automatizare a testelor (de exemplu, Selenium, JUnit, Cypress)
  • Cunoștințe de bază de programare (preferabil în Python sau JavaScript)
  • Experiență cu instrumente de control al versiunilor și CI/CD (de exemplu, Git, Jenkins)
  • Nu este necesară experiență anterioară în AI/ML, dar curiozitatea și dorința de a experimenta sunt esențiale
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (5)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite