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 (3)
Pacienta și ritmul prelectorului.
Jace - Vodacom
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
Mi-am îmbogățit cunoștințele și sunt destul de încrezător în ele. Nu există nimic nepotrivit.
Barbara - Titian Software Poland Sp. z o.o.
Curs - Selenium WebDriver in C#
Tradus de catre o masina
