Съдържание и теми, включени в курса
Модул 1: Въведение в AI за QA
- Какво е изкуствен интелект?
- Машинно обучение срещу дълбоко обучение срещу системи, базирани на правила
- Еволюцията на софтуерното тестване с AI
- Ключови ползи и предизвикателства на AI в QA
Модул 2: Основи на данните и машинното обучение за тестери
- Разбиране на структурирани срещу неструктурирани данни
- Характеристики, етикети и обучителни набори от данни
- Обучение с учител и без учител
- Въведение в оценката на модели (точност, прецизност, пълнота и т.н.)
- Набори от данни от реалния свят за QA
Модул 3: Приложения на AI в QA
- Генериране на тестови случаи с помощта на AI
- Предвиждане на дефекти с помощта на машинно обучение
- Приоритизиране на тестове и рисково-базирано тестване
- Визуално тестване с компютърно зрение
- Анализ на логове и откриване на аномалии
- Обработка на естествен език (NLP) за тестови скриптове
Модул 4: AI инструменти за QA
- Преглед на QA платформи с активиран AI
- Използване на библиотеки с отворен код (напр. Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) за QA прототипи
- Въведение в големите езикови модели (LLM) в автоматизацията на тестове
- Изграждане на прост AI модел за предвиждане на неуспешни тестове
Модул 5: Интегриране на AI в QA работните потоци
- Оценка на готовността за AI на вашите QA процеси
- Непрекъсната интеграция и AI: как да вградим интелигентност в CI/CD pipeline-и
- Проектиране на интелигентни тестови пакети
- Управление на отклонението на AI моделите и циклите на преобучение
- Етични съображения при тестване, задвижвано от AI
Модул 6: Практически упражнения и завършващ проект
- Упражнение 1: Автоматизиране на генерирането на тестови случаи с помощта на AI
- Упражнение 2: Изграждане на модел за предвиждане на дефекти, използвайки исторически данни от тестове
- Упражнение 3: Използване на голям езиков модел (LLM) за преглед и оптимизиране на тестови скриптове
- Завършващ проект: Цялостна реализация на pipeline за тестване, задвижван от AI
Изисквания
Очаква се участниците да имат:
- 2+ години опит в роли, свързани със софтуерно тестване/QA
- Познания по инструменти за автоматизация на тестове (напр. Selenium, JUnit, Cypress)
- Базови познания по програмиране (за предпочитане на Python или JavaScript)
- Опит с контрол на версиите и CI/CD инструменти (напр. Git, Jenkins)
- Не се изисква предишен опит в AI/ML, но са от съществено значение любопитството и желанието за експериментиране
Отзиви от участници (3)
практически упражнения, които улесняват запаметяването на информацията
ashley bolen - Insurance Corporation of British Columbia
Курс - Test Automation with Selenium
Машинен превод
Ключовите теми могат да бъдат обсъjudени и споразумени предварително с треньора. Успокояваща и приятна атмосфера по време на семинарните дни.
Lorenz - Continentale Lebensversicherung AG
Курс - Advanced Selenium
Машинен превод
Придобих нови познания и съм доста уверен в тях. Ничего не ми е непонятно.
Barbara - Titian Software Poland Sp. z o.o.
Курс - Selenium WebDriver in C#
Машинен превод