Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в изкуствения интелект при тестването на софтуер

  • Преглед на възможностите на изкуствения интелект в тестването и QA
  • Видове AI инструменти, използвани в съвременните работни процеси за тестване
  • Ползи и рискове от качествения инженеринг, задвижван от изкуствен интелект

Големи езикови модели за генериране на тестови случаи

  • Създаване на промптове за генериране на модулни и функционални тестове
  • Създаване на параметризирани и управлявани от данни тестови шаблони
  • Превръщане на потребителски истории и изисквания в тестови скриптове

Изкуствен интелект в проучвателното тестване и тестването на гранични случаи

  • Идентифициране на нетествани разклонения или условия с помощта на изкуствен интелект
  • Симулиране на редки или необичайни сценарии на употреба
  • Стратегии за генериране на тестове, базирани на риска

Автоматизирано UI и регресионно тестване

  • Използване на AI инструменти като Testim или mabl за създаване на UI тестове
  • Поддържане на стабилни UI тестове чрез самовъзстановяващи се селектори
  • Базиран на изкуствен интелект анализ на регресионното въздействие след промени в кода

Анализ на неуспехите и оптимизация на тестовете

  • Групиране на тестови неуспехи с помощта на големи езикови модели или ML модели
  • Намаляване на нестабилните тестови изпълнения и умората от известия
  • Приоритизиране на изпълнението на тестове въз основа на исторически прозрения

Интеграция в CI/CD тръбопровод

  • Вграждане на генерирането на тестове с изкуствен интелект в Jenkins, GitHub Actions или GitLab CI
  • Валидиране на качеството на тестовете по време на pull заявки
  • Автоматизирани връщания назад и интелигентно управление на тестовете в тръбопроводи

Бъдещи тенденции и отговорна употреба на изкуствен интелект в QA

  • Оценка на точността и безопасността на генерираните от изкуствен интелект тестове
  • Управление и одитни следи за процесите на тестване, подобрени от изкуствен интелект
  • Тенденции в AI-QA платформите и интелигентната наблюдаемост

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Опит в тестването на софтуер, планирането на тестове или QA автоматизацията
  • Запознатост с рамки за тестване като JUnit, PyTest или Selenium
  • Основно разбиране на CI/CD тръбопроводи и DevOps среди

Аудитория

  • QA инженери
  • Инженери по разработка на софтуер в тестването (SDET)
  • Софтуерни тестери, работещи в среда на гъвкава разработка или DevOps
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории