Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Introduksjon til AI i QA-automatisering
- Rollen til AI i moderne programvaretesting
- Sammenligning av tradisjonelle vs. AI-forbedrede QA-strategier
- Oversikt over AI-baserte testingverktøy (Testim, mabl, Functionize)
Generering av tester med AI
- Modellbasert og brukergrensesnittbasert testgenerering
- Bruk av Testim eller lignende plattformer for å automatisk generere flyter
- Vurdering av testhensikt, stabilitet og gjenbrukbarhet
Regressjonsanalyse og testprioritering
- Påvirkningsbasert testvalg og utvelgelse
- Endringsbevisste testkjøringer for store repositoryer
- AI-drevet prioritering basert på risiko og frekvens
Integrering med CI/CD-rørledninger
- Koble automatiserte tester til Jenkins, GitHub Aksjoner, eller GitLab CI
- Automatisk kvalitetskontroll og testfeedback-løkker
- Utløse tester ved pull requests og distribueringseventer
Feilprediksjon og anomalioppdagelse
- Analysere testdata for å forutsi sannsynlige feilområder
- Klassifisering og triering av anomalier ved bruk av ML-teknikker
- Feedback til utviklere ved bruk av AI-genererte innsikt
Vedlikehold og skaling av AI-baserte tester
- Håndtere testdrift og endringer i brukergrensesnittet
- Versjonskontroll og testkonfigurasjonshåndtering
- Skalering til enterprise-nivå QA-miljøer
Case-studier og virkelige applikasjoner
- Enterprise-implementeringer av AI QA-rørledninger
- Beste praksis for teamadopsjon og rullering
- Lærdommer: suksesser, fiaskoer og justeringer
Oppsummering og neste skritt
Krav
- Erfaring med programvaretesting eller QA-prosesser
- Kjennskap med CI/CD-pipelines og DevOps praksiser
- Grundig forståelse av automatiserte testing-verktøy eller rammeverk
Målgruppe
- QA-ledere og testautomasjonsingeniører
- DevOps fagpersoner og SREs
- Agile testere og kvalitetsledere
14 timer