Kursplan

Modul 1: Introduktion till AI för QA

  • Vad är artificiell intelligens?
  • Machine Learning vs Deep Learning vs regelbaserade system
  • Uppkomsten av programvarutestning med AI
  • Nyckelfördelar och utmaningar med AI inom QA

Modul 2: Grunderna i data och ML för testare

  • Förstå strukturera mot ostrukturerade data
  • Egenskaper, etiketter och träningsdatasets
  • Övervakad och oövervakad inlärning
  • Introduktion till modellutvärdering (noggrannhet, precision, recall etc.)
  • Reella QA-dataset

Modul 3: AI Use Caseer i QA

  • AI-drivna testfallsgenerering
  • Defektsförutsägelse med hjälp av ML
  • Testprioritering och riskbaserad testning
  • Visuell testning med datorseende
  • Logganalys och avvikelseupptäckt
  • Naturlig språkbehandling (NLP) för testskript

Modul 4: AI-verktyg för QA

  • Översikt över AI-aktiverade QA-plattformar 
  • Användning av öppen källkod-bibliotek (t.ex. Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) för QA-prototyper
  • Introduktion till LLMs i testautomatisering
  • Bygga en enkel AI-modell för att förutsäga testfel

Modul 5: Integrering av AI i QA-arbetsflöden

  • Utvärdera AI-beredskap för dina QA-processer
  • Kontinuerlig integration och AI: hur man integrerar intelligens i CI/CD-pipelines
  • Utforma intelligenta testsuiter
  • Hantera AI-modelldrift och omträningscykler
  • Etiska överväganden i AI-drivna testningar

Modul 6: Praktiska laboratorier och avslutningsprojekt

  • Laboratorie 1: Automatisera testfallsgenerering med hjälp av AI
  • Laboratorie 2: Bygg en defektsförutsägelsemodell med historiska testdata
  • Laboratorie 3: Använd en LLM för att granska och optimera testskript
  • Avslutningsprojekt: Genomförande av en AI-drivet testningspipeline från början till slut

Krav

Deltagare förväntas ha:

  • Mer än 2 års erfarenhet av mjukvarutestning/QA-roller
  • Kännedom om automatiseringsverktyg för testning (t.ex., Selenium, JUnit, Cypress)
  • Grundläggande kunskaper i programmering (helst i Python eller JavaScript)
  • Erfarenhet av versionshantering och CI/CD-verktyg (t.ex., Git, Jenkins)
  • Ingen tidigare erfarenhet av AI/ML krävs, men nyfikenhet och vilja att experimentera är väsentliga
 21 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Vittnesmål (5)

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier