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.
Durata 21 ore
Schița de curs
Introducere în AI pentru QA
- Ce este Inteligența Artificială?
- Machine Learning vs Deep Learning vs Sisteme bazate pe reguli
- Evoluția testării software-ului cu ajutorul AI
- Beneficiile și provocările cheie ale AI în QA
Bazele datelor și ML pentru testerii
- Înțelegerea datelor structurate vs nestructurate
- Features, etichete (labels) și seturi de date pentru antrenament
- Învățare cu supervizare și fără supervizare
- Introducere în evaluarea modelelor (accuracy, precizie, recall etc.)
- Seturi de date QA din viața reală
Uz AI în QA
- Generarea automatizată a test case-urilor cu ajutorul AI
- Predicția defecturilor folosind ML
- Prioritizarea testelor și testarea bazată pe risc
- Testarea vizuală cu computer vision
- Analiza log-urilor și detectarea anomalійlor
- Procesare naturală a limbajului (NLP) pentru scripturi de testare
Instrumente AI pentru QA
- Prezentarea platformelor de QA cu funcționalități AI
- Utilizarea bibliotecilor open-source (de ex., Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) pentru prototipuri QA
- Introducere în LLMs în testarea automatizată
- Construirea unui model AI simplu pentru predicția eşecurilor în testare
Integrarea AI în fluxurile de lucru QA
- Evaluarea pregătirii proceselor tale QA pentru AI
- Integrare continuă și AI: cum să încorporezi inteligența în pipeline-urile CI/CD
- Proiectarea suitelor de testare inteligente
- Gestionarea derivației modelelor de AI și ciclorilor de re-antrenare
- Considerații etice în testarea bazată pe AI
Practicihands-on (Labs) și proiectul final
- Lab 1: Automatizarea generării test case-urilor cu ajutorul AI
- Lab 2: Construirea unui model de predicție a defecturilor folosind date istorice de testare
- Lab 3: Utilizarea unui LLM pentru revizuirea și optimizarea scripturilor de testare
- Proiect final: Implementare end-to-end a unui pipeline de testare bazat pe AI
Cerințe
Se presupune că participanta/ul are:
- 2+ ani de experiență în roluri de testare software/QA;
- stăpânirea unor instrumente de testare automatizată (de ex., Selenium, JUnit, Cypress);
- cunoștințe de bază în programare (preferabil Python sau JavaScript);
- experiență cu instrumente de version control și CI/CD (de ex., Git, Jenkins);
- nu este necesară experiență anterioară în AI/ML, deși curiozitatea și dorința de a experimenta sunt esențiale.
Mărturii (3)
Posibilitățile Postman și utilizarea sa viitoare.
Gordana Gacic - SEE Digital D.O.O.
Curs - API Testing with Postman
Tradus de catre o masina
exerciții practice, mai ușor de reținut informațiile
ashley bolen - Insurance Corporation of British Columbia
Curs - Test Automation with Selenium
Tradus de catre o masina
Subiectele principale pot fi discutate și de acord cu instrucționistul în avans. Atmosferă relaxantă și plăcută în timpul zilelor de seminar.
Lorenz - Continentale Lebensversicherung AG
Curs - Advanced Selenium
Tradus de catre o masina
