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
Mărturii (5)
Bună relație, Łukasz a avut timp pentru întrebările tuturor și a reușit să ajute pe cineva care avea probleme
Kelly Morris - Titian Software Poland Sp. z o.o.
Curs - Selenium WebDriver in C#
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
Formatorul a explicat fiecare funcționalitate în detaliu.
Argean Quilaquil - DXC
Curs - TestComplete
Tradus de catre o masina
Instructorul este plăcut. Explicațiile sale sunt clare și interesante. Încearcă să facă lecțiile cât mai interesante. Am îndrăgit lecția și am dobândit multe cunoștințe. Vă mulțumesc foarte mult. Tehnica cel mai utilă pe care am învățat-o este identificarea elementelor pentru diferite componente web, cum ar fi casetele de text, butoanele radio și butoanele. Uneori, ID-ul elementului nu este capturat corect. Am învățat o metodă diferită de a localiza elemente folosind selecții CSS, XPath, Nume și ID. Mă plac explicațiile. Mulțumesc.
Bee Chin Chuah - I-Access Solutions Pte Ltd
Curs - Advanced Selenium with C#
Tradus de catre o masina
The One on One session is amazing!! And thankful that the trainer's skills are Excellent and his willingness to share them to the fullness. I am very satisfied. . with the training and I wouldn't have wish to have done it anywhere else. I would only wish that I had One day longer for the training.
Isaac Nyembo - Bechtle Clouds GmbH
Curs - Advanced Selenium
Tradus de catre o masina