Takk for at du sendte din henvendelse! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Takk for at du sendte din bestilling! En av våre teammedlemmer vil kontakte deg straks.
Varighet 14 timer
Kursplan
Innføring i AI i QA-automatisering
- Rolle av AI i moderne programvaretesting
- Sammenligning av tradisjonelle mot AI-forstærkede QA-strategier
- Oversikt over AI-baserte testverktøy (Testim, mabl, Functionize)
Generering av tester med AI
- Modellbasert og UI-basert testgenerering
- Bruk av Testim eller lignende plattformer for å autogenerere flyter
- Vurdering av testintensjon, stabilitet og gjenbrukbarhet
Regresjonsanalyse og testprioritering
- Innvirkningsbasert testvalg og utsnitt
- Endringsbevisste testkjørløp for store repositoryer
- AI-drevet prioritering basert på risiko og frekvens
Integrasjon med CI/CD-pipelines
- Koble automatiserte tester til Jenkins, GitHub Actions eller GitLab CI
- Automatisert kvalitetssikring og test Tilbakeslagsløkker
- Utløse tester ved pull requests og utleveringshendelser
Feilforutsigelse og anomali-deteksjon
- Analyse av testdata for å forutsi sannsynlige feilområder
- Klustering og sortering av anomalier ved hjelp av ML-teknikker
- Tilbakeslag til utviklere ved hjelp av AI-genererte innsikter
Vedlikehold og skalering av AI-baserte tester
- Håndtering av testdrift og UI-endringer
- Versjonskontroll og testkonfigurasjonsledelse
- Skalering til QA-miljøer på enterprise-nivå
Casestudier og reelle anvendelser
- Enterpriseimplementeringer av AI QA-pipelines
- Beste praksis for teamadopsjon og innførsel
- Lærte leksjoner: suksesser, feil og justeringer
Oppsummering og neste steg
Krav
- Erfaring med programvaretesting eller QA-arbeidsflyter
- Kjennskap til CI/CD-pipelines og DevOps-praksiser
- Grunnleggende forståelse av automatiserte testverktøy eller rammeverk
Malgruppe
- QA-ledere og testautomatiseringsingeniører
- DevOps-profesjonelle og SRE-er
- Agile-testere og kvalitetsledere
