Schița de curs
Modul 1: Introducere în AI pentru QA
- Ce este Inteligența Artificială?
- Machine Learning vs Deep Learning vs Sisteme bazate pe reguli
- Evoluția testării software cu AI
- Beneficiile și provocările principale ale AI în QA
Modul 2: Bazele Datelor și ML pentru Testeri
- Înțelegerea datelor structurate vs nestructurate
- Caracteristici, etichete și seturi de date pentru antrenament
- Învățarea supervizată și ne-supervizată
- Introducere în evaluarea modelelor (acuratețe, precizie, recall, etc.)
- Seturi de date QA din lumea reală
Modul 3: Aplicații AI în QA
- Generarea de cazuri de testare alimentată cu AI
- Predicția defectelor folosind ML
- Prioritizarea testării și testarea bazată pe risc
- Testarea vizuală cu computer vision
- Analiza jurnalierilor și detectarea anomaliei
- Procesarea limbajului natural (NLP) pentru scripturi de testare
Modul 4: Unelte AI pentru QA
- Prezentare a platformelor QA alimentate cu AI
- Folosirea bibliotecilor open-source (de exemplu, Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) pentru prototipurile QA
- Introducere la LLMs în automatizarea testării
- Construirea unui model AI simplu pentru a prezice eșecurile de testare
Modul 5: Integrarea AI în fluxurile de lucru QA
- Evaluarea pregătirii pentru AI a proceselor QA
- Integrarea continuă și AI: cum să integrați inteligența în pipeline-urile CI/CD
- Proiectarea suitelor de testare inteligente
- Gestionarea deriverii modelelor AI și ciclurilor de reantrenament
- Considerații etice în testarea alimentată cu AI
Modul 6: Laboratoare practice și proiect final
- Laborator 1: Automatizarea generării de cazuri de testare folosind AI
- Laborator 2: Construirea unui model de predicție a defectelor folosind date istorice de teste
- Laborator 3: Folosirea unui LLM pentru revizuirea și optimizarea scripturilor de testare
- Proiect final: Implementarea end-to-end a unei pipeline-uri de testare alimentate cu AI
Cerințe
Se așteaptă ca participanții să aibă:
- 2+ ani de experiență în testarea software/QA
- Familiaritate cu unelte de automatizare a testelor (de exemplu, Selenium, JUnit, Cypress)
- Cunoștințe de bază în programare (preferabil în Python sau JavaScript)
- Experiență cu controlul versiunilor și uneltele CI/CD (de exemplu, Git, Jenkins)
- Nu este necesară experiența anterioară în AI/ML, deși curiozitatea și dispoziția la experimentare sunt esențiale
Mărturii (5)
Raport bun, Łukasz a avut timp pentru întrebările tuturor și a fost capabil să ajute pe oricine care a avut vreo problemă
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
Antrenorul a explicat în detaliu fiecare funcție.
Argean Quilaquil - DXC
Curs - TestComplete
Tradus de catre o masina
Antrenorul este minunat. Explicațiile sale sunt clare și interesante. El încearcă să facă lecțiile cât mai interesante. Mi s-au păstrat plăcere lecțiile și am cunoscut multe lucruri noi. Mulțumesc atât de mult. Cea mai utilă tehnică pe care am învățat-o este localizarea elementelor pentru diferite componente web precum câmpurile de text, butoanele radio și butoanele. Uneori, ID-ul elementului nu este capturat corect. Am învățat o altă metodă de alocalizare a elementelor folosind selecțiile CSS, XPath, Nume și ID. Mi-au plăcut 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