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 21 ore
Schița de curs
Introducere în AI pentru QA
- Ce este Inteligența Artificială?
- Machine Learning vs Deep Learning vs Sisteme bazate pe reguli
- Evoluția testării software-ului cu ajutorul AI
- Beneficii cheie și provocări ale AI în QA
Baze de Date și ML pentru Tester
- Înțelegerea datelor structurate vs. nestructurate
- Funcții, etichete și seturi de date de training
- Învățare supravegheată și nesupravegheată
- Introducere în evaluarea modelelor (acuratețe, precizie, recall, etc.)
- Seturi de date QA din lumea reală
Cazuri de utilizare AI în QA
- Generarea automată a cazurilor de testare cu AI
- Predicția defectelor folosind ML
- Prioritizarea testelor și testarea bazată pe risc
- Testare vizuală cu computer vision
- Analiza log-urilor și detectarea anomaliilor
- Procesarea limbajului natural (NLP) pentru scripturi de testare
Instrumente AI pentru QA
- Prezentare generală a platformelor QA activate prin AI
- Folosirea bibliotecilor open-source (de ex., Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) pentru prototipuri QA
- Introducere în LLM-uri în automatizarea testelor
- Construirea unui simplu model AI pentru predicția eșecurilor de testare
Integrarea AI în fluxurile de lucru QA
- Evaluarea gradului de pregătire pentru AI a proceselor QA
- Integrare continuă și AI: cum să încorporezi inteligență în pipeline-urile CI/CD
- Proiectarea suitei de testare inteligente
- Gestionarea drift-ului modelelor AI și a ciclrilor de retraining
- Considerații etice în testarea bazată pe AI
Laboratoare practice și Proiect Capstone
- Lab 1: Automatizează generarea cazurilor de testare folosind AI
- Lab 2: Construiește un model de predicție a defectelor folosind date istorice de testare
- Lab 3: Folosește un LLM pentru a revizui și optimiza scripturile de testare
- Capstone: Implementare end-to-end a unui pipeline de testare bazat pe AI
Cerințe
Se așteaptă ca participanții să aibă:
- 2+ ani experiență în roluri de testare software/QA
- familiere cu instrumente de automatizare a testelor (de ex., Selenium, JUnit, Cypress)
- cunoștințe de bază despre programare (preferabil în Python sau JavaScript)
- experiență cu controlul versiunilor și instrumente CI/CD (de ex., Git, Jenkins)
- nu este necesară experiență anterioară în AI/ML, deși curiozitatea și dorința de a experimenta sunt esențiale
Mărturii (3)
Posibilitățile Postman și utilizarea sa viitoare.
Gordana Gacic - SEE Digital D.O.O.
Curs - API Testing with Postman
Tradus de catre o masina
exerciții practice, mai ușor de reținut informațiile
ashley bolen - Insurance Corporation of British Columbia
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
