Schița de curs

Modulul 1: Introducere în AI pentru QA

  • Ce este Inteligența Artificială?
  • Învățarea automată vs. învățarea adâncă vs. sisteme bazate pe reguli
  • Evoluția testării software cu AI
  • Beneficiile și provocările principale ale AI în QA

Modulul 2: Noțiuni de bază despre date și ML pentru testeri

  • Înțelegerea datelor structurate vs. nestructurate
  • Caracteristici, etichete și seturi de date de instruire
  • Învățarea supravegheată și nesupravegheată
  • Introducere în evaluarea modelelor (acuratețe, precizie, rapel, etc.)
  • Seturi de date QA din lumea reală

Modulul 3: Scenarii de utilizare ale AI în QA

  • Generarea cazurilor de test cu ajutorul AI
  • Predicția defectelor folosind ML
  • Prioritizarea testelor și testarea pe baza riscurilor
  • Testarea vizuală cu ajutorul viziunii computaționale
  • Analiza jurnalurilor și detectarea anomaliilor
  • Procesarea limbajului natural (NLP) pentru scripturile de test

Modulul 4: Instrumente AI pentru QA

  • Prezentare a platformelor QA pe bază de AI
  • Folosirea bibliotecilor open-source (de exemplu, Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) pentru prototipurile QA
  • Introducere la LLM-uri în automarea testelor
  • Construirea unui model AI simplu pentru a prezice eșecurile testelor

Modulul 5: Integrarea AI în fluxurile de lucru QA

  • Evaluarea pregătirii pentru AI a proceselor QA
  • Integrarea continuă și AI: cum să integrați inteligența în pipele-urile CI/CD
  • Proiectarea suitelor de teste inteligente
  • Gestionarea derivației modelului AI și ciclurilor de reînvățare
  • Considerații etice în testarea pe bază de AI

Modulul 6: Laboratoare practice și proiect final

  • Laborator 1: Automarea generării cazurilor de test cu ajutorul AI
  • Laborator 2: Construirea unui model de predicție a defectelor folosind datele istorice ale testelor
  • Laborator 3: Utilizarea unui LLM pentru a revizui și optimiza scripturile de test
  • Proiect final: Implementare end-to-end a unei pipele-ine de testare pe bază de AI

Cerințe

Se așteaptă ca participanții să aibă:

  • 2+ ani de experiență în testarea software/QA
  • Familiaritate cu instrumente de automare a testelor (de exemplu, Selenium, JUnit, Cypress)
  • Cunoștințe de bază în programare (preferabil în Python sau JavaScript)
  • Experiență cu controalele de versiune și instrumentele CI/CD (de exemplu, Git, Jenkins)
  • Nu se necesită experiență anterioară în AI/ML, deși curiozitatea și disponibilitatea de a experimenta sunt esențiale
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (5)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite