Schița de curs

Modulul 1: Introducere în Inteligența Artificială pentru QA

  • Ce este Inteligența Artificială?
  • Machine Learning vs Deep Learning vs Sisteme bazate pe reguli
  • Evoluția testării software cu Inteligența Artificială
  • Beneficiile și provocările inteligenței artificiale în QA

Modulul 2: Baze de date și ML pentru testeri

  • Comprenderea datelor structurate vs. nestructurate
  • Caracteristici, etichete și seturi de date pentru antrenament
  • Învățarea supervizată și nesupervizată
  • Introducere în evaluarea modelului (precizie, acuratețe, recall etc.)
  • Seturi de date QA din lumea reală

Modulul 3: AI Use Case în QA

  • Generarea de cazuri de testare cu suport AI
  • Prezicerea defectelor prin intermediul ML
  • Priorizarea testelor și testarea bazată pe riscuri
  • Testarea vizuală cu vision computerizat
  • Analiza jurnalului și detecția anomalilor
  • Procesarea limbajului natural (NLP) pentru scripturile de testare

Modulul 4: Uneltele AI pentru QA

  • Prezentare generală a platformelor QA cu suport AI 
  • Utilizarea bibliotecilor open-source (de exemplu, Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) pentru prototipurile QA
  • Introducere în modelele LLM în automatizarea testelor
  • Construirea unui model AI simplu pentru a prezice eșecurile de testare

Modulul 5: Integrarea AI în fluxurile de lucru QA

  • Evaluarea pregătirii proceselor QA pentru AI
  • Integrare continuă și AI: cum să integrați inteligența în pipe-urile CI/CD
  • Dizolvarea seturilor de teste inteligente
  • Gestionarea derapării modelului AI și ciclurilor de reantrenament
  • Considerente etice în testarea bazată pe AI

Modulul 6: Laboratoare Practice și Proiect Capstone

  • Laborator 1: Automatizarea generării cazurilor de testare folosind AI
  • Laborator 2: Construcția unui model de prezicere a defectelor folosind datele teste historice
  • Laborator 3: Utilizarea unui LLM pentru a revizui și optimiza scripturile de testare
  • Capstone: Implementarea completă a unei pipe-uri de testare bazată pe AI

Cerințe

Participanții se așteaptă să aibă:

  • 2+ ani de experiență în roluri de testare a software-ului/QA
  • Cunoaștere cu instrumentele de testare automatizată (de exemplu, Selenium, JUnit, Cypress)
  • Cunoaștere de bază cu programare (preferabil în Python sau JavaScript)
  • Experiență cu instrumentele de control al versiunilor și CI/CD (de exemplu, Git, Jenkins)
  • Nu este necesară experiență prealabilă cu AI/ML, deși curiozitatea și dispoziția la experimentare sunt esențiale
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (5)

Upcoming Courses

Categorii înrudite