Curs de pregatire Generare de teste bazată pe AI și predicția acoperirii

Fundamentele ingineriei testelor bazate pe AI

• Provocări moderne în testare și rolul AI
• Principii și terminologie ale testării generative
• Modele de machine learning utilizate în crearea automată a testelor

Transformarea cerințelor și a codului în teste generate de AI

• Extragerea intenției din cerințe și user stories
• Utilizarea modelelor de limbaj pentru generarea de cazuri de test structurate
• Asigurarea determinismului și reproductibilității în testele generate de AI

Generarea automată a testelor unitare

• Producerea de teste unitare din contextul codului sursă
• Generarea de permutări de intrare și cazuri limită
• Integrarea testelor generate cu framework-uri uzuale de testare unitară

Crearea de teste de integrare și end-to-end asistată de AI

• Maparea comportamentului sistemului la fluxuri de testare
• Crearea căilor de integrare folosind analiza bazată pe AI
• Echilibrarea supravegherii umane cu generarea automată

Predicția acoperirii și modelarea riscului

• Utilizarea modelelor ML pentru identificarea regiunilor de cod insuficient testate
• Prezicerea zonelor cu risc ridicat pe baza erorilor istorice
• Prioritizarea testelor folosind predicții de acoperire și de risc

Aplicarea inteligenței testelor bazate pe AI în CI/CD

• Integrarea pașilor de analiză AI în pipeline-uri
• Declanșarea selecției dinamice a testelor pe baza scorurilor de risc
• Menținerea unui feedback loop pentru îmbunătățirea continuă a predicțiilor

Validare, guvernanță și asigurarea calității

• Evaluarea fiabilității testelor generate de AI
• Gestionarea bias-ului și evitarea falselor pozitive
• Stabilirea unor măsuri de siguranță pentru utilizarea în producție

Scalarea generării de teste bazate pe AI în cadrul echipelor

• Strategii de adoptare pentru organizațiile QA și DevOps
• Standardizarea fluxurilor de lucru și a documentației
• Stimularea îmbunătățirii continue prin metrici și insight-uri

Rezumat și pașii următori