Kursplan
Modul 1: Introduksjon til AI for QA
- Hva er kunstig intelligens?
- Machine Learning vs Deep Learning vs regelbaserte systemer
- Utviklingen av programvaretesting med AI
- Hovedfordeler og utfordringer med AI i QA
Modul 2: Grunnleggende data og ML for testere
- Forståelse av strukturert vs ustrukturert data
- Egenskaper, merker og treningsdatamengder
- Overvåket og uovervåket læring
- Introduksjon til modellvurdering (nøyaktighet, presisjon, tilbakekalling, etc.)
- Reelle QA-datamengder
Modul 3: AI Use Cases i QA
- AI-drevet generering av testtilfeller
- Feilprediksjon med bruk av ML
- Prioritering av tester og risikobasert testing
- Visuell testing med datamaskinvirksomhet
- Logganalyse og anomalioppdagelse
- Naturlig språkbehandling (NLP) for testskript
Modul 4: AI-verktøy for QA
- Oversikt over AI-baserte QA-plattformer
- Bruke open-source-biblioteker (e.g., Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) for QA-prototyper
- Introduksjon til LLMs i testautomatisering
- Bygging av en enkel AI-modell for å forutsi testfeil
Modul 5: Integere AI i QA-workflows
- Vurdering av AI-beredskap i QA-prosessene dine
- Kontinuerlig integrasjon og AI: hvordan integrere intelligens i CI/CD-pipelines
- Design av intelligente testsamlinger
- Håndtering av AI-modelldrift og omtreningssykluser
- Ethiske overveielser ved AI-drevet testing
Modul 6: Praksislab og hovedprosjekt
- Lab 1: Automatisere generering av testtilfeller ved bruk av AI
- Lab 2: Bygge en feilprediksjonsmodell ved bruk av historisk testdata
- Lab 3: Bruke en LLM til å gjennomgå og optimalisere testskript
- Hovedprosjekt: End-to-end implementering av en AI-drevet testing-pipeline
Krav
Deltakerne forventes å ha:
- 2+ års erfaring i software-testing/QA-roller
- Kjennskap med testautomasjon-verktøy (e.g., Selenium, JUnit, Cypress)
- Grunnleggende kunnskap i programmering (preferent i Python eller JavaScript)
- Erfaring med versjonskontroll og CI/CD-verktøy (e.g., Git, Jenkins)
- Ingen forhåndskunnskap i AI/ML kreves, men nysgjerrighet og vilje til å eksperimentere er avgjørende
Testimonials (5)
Metode for undervisning
Negritu - OMNIASIG VIENNA INSURANCE GROUP S.A.
Kurs - SoapUI for API Testing
Machine Translated
Jeg likte alt siden det er nytt for meg, og jeg kan se merverdien det kan gi til arbeidet mitt.
Zareef - BMW South Africa
Kurs - Tosca: Model-Based Testing for Complex Systems
Machine Translated
Very broad overview of the subject matter that ran through all the prerequisite knowledge in ways appropriate to the course knowledge.
James Hurburgh - Queensland Police Service
Kurs - SpecFlow: Implementing BDD for .NET
It was easy to understand and to implement.
Thomas Young - Canadian Food Inspection Agency
Kurs - Robot Framework: Keyword Driven Acceptance Testing
Amount of hands-on excersises.