Свържете се с нас
 Продължителност 14 часa

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в изкуствения интелект в софтуерното тестване

  • Преглед на възможностите на изкуствения интелект в тестването и осигуряването на качеството
  • Видове AI инструменти, използвани в съвременните тестови процеси
  • Ползи и рискове от качественото инженерство, управлявано от изкуствен интелект

Големи езикови модели за генериране на тестови случаи

  • Промпт инженеринг за генериране на модулни и функционални тестове
  • Създаване на параметризирани и data-driven тестови шаблони
  • Превръщане на потребителски истории и изисквания в тестови скриптове

Изкуствен интелект при проучвателно тестване и тестване на гранични случаи

  • Идентифициране на непокрити разклонения или условия с помощта на изкуствен интелект
  • Симулиране на редки или необичайни сценарии на използване
  • 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 грешките и оптимизиране на тестовете

  • Групиране на тестови грешки с помощта на LLM или ML модели
  • Намаляване на ненадеждните тестови изпълнения и умората от сигнали
  • Приоритизиране на изпълнението на тестове въз основа на исторически данни

Интеграция с CI/CD процеси

  • Вграждане на генерирането на тестове с изкуствен интелект в Jenkins, GitHub Actions или GitLab CI
  • Валидиране на качеството на тестовете по време на pull request
  • Автоматизиране на връщането към предишни версии и интелигентно управление на тестовете в процесите

Бъдещи тенденции и отговорно използване на изкуствения интелект в QA

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

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Опит в софтуерното тестване, планирането на тестове или QA автоматизацията
  • Познаване на тестови рамки като JUnit, PyTest или Selenium
  • Основно разбиране за CI/CD процесите и DevOps средите

Аудитория

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

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории