Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в AI при тестуването на софтуер
- Общи идеи за AI способностите при тестуване и QA
- Типовете AI инструменти, използвани в съвременни тестови работни процеси
- Предимствата и рисковете при AI-подкрепена качествена инженерия
LLMs за генериране на тестови случаи
- Инжиниринг на подсказки за генериране на единични и функционални тестове
- Създаване на параметризирана и данноразполагаема шаблони за тестове
- Преобразуване на потребителски истории и изисквания в тестови скриптове
AI при експлораторно и тестване на редки случаи
- Идентифициране на непротестирани гранове или условия с помощта на AI
- Симулиране на редки или нетипични сценарии за ползване
- Риск-ориентирани стратегии за генериране на тестови случаи
Автоматизирано UI и регресионно тестуване
- Използване на AI инструменти като Testim или mabl за създаване на UI тестови случаи
- Поддържане на стабилни UI тестове чрез самовъзстановяващи селектори
- AI-базиран анализ на влиянието при регресия след промени в кода
Анализ на неуспех и оптимизация на тестовете
- Групиране на неуспешни тестови случаи, използвайки LLM или ML модели
- Смяна на непълнофункциониращите тестови пускове и намаляване на умората от аларми
- Приоритизиране на изпълнението на тестовете, базирано на исторически данни
Интеграция в CI/CD пайповидите
- Включване на AI генериране на тестови случаи в Jenkins, GitHub Actions или GitLab CI
- Валидиране на качеството на тестовете по време на заявки за сливане
- Автоматизирани откати и умни вратички за тестване в пайповидите
Будещи тенденции и ответно използване на AI при QA
- Оценка на точността и безопасността на AI-генерирани тестови случаи
- Управление и аудитни следи за AI-подкрепени тестиращи процеси
- Тенденции в платформите за AI-QA и интелектуалната наблюдаемост
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Опит в софтуерно тестуване, планиране на тестове или автоматизирано QA
- Запознаност с тестиращи фреймворки като JUnit, PyTest или Selenium
- Основно разбиране за CI/CD пайповиди и DevOps среди
Публика
- QA инженери
- Софтуерни инженери в тестуването (SDETs)
- Тестирователи на софтуер, работещи в агилни или DevOps среди
14 часа
Отзиви от потребители (1)
Курсоводител с умения за напреднал работа с Copilot и достатъчно ефективни и практични занятия
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Курс - Intermediate GitHub Copilot
Машинен превод