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
Модул 1: Въведение в ИИ за QA
- Какво е изкуственият интелект?
- Машинно обучение vs Дълбоко обучение vs Рулеви системи
- Еволюцията на софтуерното тестване с ИИ
- Ключовите предимства и предизвикателства при използването на ИИ в QA
Модул 2: Основи по данни и МО за тествери
- Разбиране на структурирани vs неструктурирани данни
- Функции, етикети и трениращи набори от данни
- Надзирно и недузирно обучение
- Въведение в оценката на моделите (точност, прецизност, призив и др.)
- Реални QA набори от данни
Модул 3: Применения на ИИ в QA
- Генериране на тестови случаи със сила на ИИ
- Прогноза на дефекти с МО
- Тестване по приоритет и рисково тестване
- Визуално тестване с компютърното зрение
- Анализ на лог файлове и откриване на аномалии
- Обработка на естествен език (NLP) за тестовите скриптове
Модул 4: Инструменти на ИИ за QA
- Общ преглед на платформите със сила на ИИ за QA
- Използване на отворен код библиотеки (например, Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) за прототипи на QA
- Въведение в LLMs в автоматизираното тестване
- Създаване на прост модел на ИИ за прогноза на тестовите грешки
Модул 5: Интегриране на ИИ в QA процеси
- Оценка на готовността за ИИ на вашите QA процеси
- Постоянна интеграция и ИИ: как да вградите разумността в CI/CD пайплайните
- Проектиране на разумни тестови набори
- Управление на дрейфа и циклите за повторно обучение на моделите на ИИ
- Етични аспекти при тестването със сила на ИИ
Модул 6: Практически лаборатории и финален проект
- Лаборатория 1: Автоматизирано генериране на тестови случаи с ИИ
- Лаборатория 2: Създаване на модел за прогноза на дефекти, използвайки исторически данни от тестването
- Лаборатория 3: Използване на LLM за преглед и оптимизиране на тестовите скриптове
- Финален проект: Пълнокръгово изпълнение на пайплайн за тестване със сила на ИИ
Изисквания
Участниците се очаква да имат:
- Опит от 2+ години във функцията на софтуерно тестване/QA роли
- Запознаност с инструменти за автоматизирано тестване (например, Selenium, JUnit, Cypress)
- Основно знание по програмиране (по желание в Python или JavaScript)
- Опит с версионни системи и инструменти за CI/CD (например, Git, Jenkins)
- Не е задължителен опит в ИИ/МО, но любопитството и желанието да се пробват са необходими
21 Часове
Отзиви от потребители (5)
Добро взаимоотношение, Łukasz имаше време за въпросите на всички и успя да помогне на всяко лице с проблеми.
Kelly Morris - Titian Software Poland Sp. z o.o.
Курс - Selenium WebDriver in C#
Машинен превод
Количество практически упражнения.
Jakub Wasikowski - riskmethods sp. z o.o
Курс - API Testing with Postman
Машинен превод
Тренерът обясни всяка функционалност подробно.
Argean Quilaquil - DXC
Курс - TestComplete
Машинен превод
Тренерът е приятен. Обясненията му са ясни и интересни. Той се старае да направи уроците колкото е възможно по-интересни. Насладих се на урока и придобих много знания. Благодаря ти много. Най-полезната техника, която научих, е локализирането на елементи за различни веб компоненти като текстови полета, радиобутони и бутони. Понякога идентификаторът на елемента не се заваря правилно. Научихме различен начин за локализиране на елементи чрез CSS селектори, XPath, име и ID. Много ми харесаха обясненията. Благодаря ти.
Bee Chin Chuah - I-Access Solutions Pte Ltd
Курс - Advanced Selenium with C#
Машинен превод
The One on One session is amazing!! And thankful that the trainer's skills are Excellent and his willingness to share them to the fullness. I am very satisfied. . with the training and I wouldn't have wish to have done it anywhere else. I would only wish that I had One day longer for the training.
Isaac Nyembo - Bechtle Clouds GmbH
Курс - Advanced Selenium
Машинен превод
