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 14 ore
Schița de curs
Introducere în AI în testarea software
- Prezentarea generală a capacităților AI în testare și QA
- Tipuri de instrumente AI utilizate în fluxurile moderne de testare
- Beneficiile și riscurile ingineriei de calitate bazate pe AI
LLM-uri pentru generarea cazurilor de testare
- Ingineria prompturilor pentru generarea testelor unitare și funcționale
- Crearea de template-uri de testare parametrizate și bazate pe date
- Transformarea poveștilor utilizatorilor și a cerințelor în scripturi de testare
AI în testarea exploratorie și a cazurilor limită
- Identificarea ramurilor sau condițiilor netestate folosind AI
- Simularea scenariilor de utilizare rare sau anormale
- Strategii de generare a testelor bazate pe riscuri
Testarea UI automată și de regresie
- Utilizarea instrumentelor AI precum Testim sau mabl pentru crearea testelor UI
- Menținerea testelor UI stabile prin selectori cu auto-vindecare
- Analiza impactului de regresie bazată pe AI după modificările de cod
Analiza eșecurilor și optimizarea testelor
- Gruparea eșecurilor de testare folosind modele LLM sau ML
- Reducerea rulărilor de teste instabile și a oboselii cauzate de alerte
- Prioritizarea execuției testelor pe baza informațiilor istorice
Integrarea în pipeline-urile CI/CD
- Încorporarea generării de teste AI în Jenkins, GitHub Actions sau GitLab CI
- Validarea calității testelor în timpul pull request-urilor
- Automatizarea rollback-urilor și smart test gating în pipeline-uri
Tendințe viitoare și utilizarea responsabilă a AI în QA
- Evaluarea acurateței și siguranței testelor generate cu AI
- Guvernanță și piste de audit pentru procesele de testare augmentate cu AI
- Tendințe în platformele AI-QA și observabilitatea inteligentă
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Experiență în testarea software, planificarea testelor sau automatizarea QA
- Familiaritate cu framework-uri de testare precum JUnit, PyTest sau Selenium
- Înțelegere de bază a pipeline-urilor CI/CD și a mediilor DevOps
Public țintă
- Ingineri QA
- Ingineri de dezvoltare software în testare (SDET)
- Testeri software care lucrează în medii agile sau DevOps
Mărturii (1)
Am dobândit cunoștințe despre biblioteca Streamlit din Python și cu siguranță voi încerca să o folosesc pentru a îmbunătăți aplicațiile din echipa mea, care sunt realizate în R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curs - GitHub Copilot for Developers
Tradus de catre o masina