Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Varaktighet 21 timmar
Kursplan
Introduktion till AI för QA
- Vad är artificiell intelligens?
- Maskininlärning vs djupinlärning vs regelbaserade system
- Evolutionsprocessen för mjukvarutestning med AI
- Väsentliga fördelar och utmaningar med AI i QA
Data- och ML-grunder för testare
- Förståelse av strukturerad data vs ostrukturerad data
- Funktioner, etiketter och träningsdataset
- Övervakat och övervakat lärande
- Introduktion till modelutvärdering (precision, exakt, återkallelse, etc.)
- QA-dataset i praktiken
AI-användningsfall i QA
- Testfallsgenerering med AI-stöd
- Felsprediktion med ML
- Testprioritering och riskbaserad testning
- Visuell testning med datorvision
- Logganalys och anomalidetektering
- Naturlig språkprocessering (NLP) för testskript
AI-verktyg för QA
- Översikt över plattformar med AI-stöd för QA
- Användning av öppen källkods-bibliotek (t.ex. Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) för QA-prototyper
- Introduktion till LLM:er (stora språkmodeller) i testautomatisering
- Bygg en enkel AI-modell för att förutsäga testfail
Integrering av AI i QA-flöden
- Utvärdera AI-klarhet i era QA-processer
- Kontinuerlig integration och AI: Hur man inbäddar intelligens i CI/CD-pipeliner
- Designa intelligenta testsammanställningar
- Hantera modelldrift och omträningssyklus
- Ethiska överväganden i AI-stödd testning
Praktiska laborationer och slutprojekt
- Laboration 1: Automatisera testfallsgenerering med AI
- Laboration 2: Bygg en felsprediktionmodell med historisk testdata
- Laboration 3: Använd en LLM för att granska och optimera testskript
- Slutprojekt: Genomförande av en helhetslösning för AI-stödd testpipeline
Krav
Deltagarna förväntas ha:
- 2+ års erfarenhet av mjukvarutestning/QA-roller
- Kännedom om testautomatiseringsverktyg (t.ex. Selenium, JUnit, Cypress)
- Grundläggande kunskap om programmering (föredraget på Python eller JavaScript)
- Erfarenhet av versionshantering och CI/CD-verktyg (t.ex. Git, Jenkins)
- Ingen tidigare erfarenhet inom AI/ML krävs, men nyfikenhet och villighet att experimentera är avgörande
Vittnesmål (3)
Möjligheterna med Postman och dess framtida användning.
Gordana Gacic - SEE Digital D.O.O.
Kurs - API Testing with Postman
Maskintolkat
praktiska övningar, vilket gör det lättare att komma ihåg informationen
ashley bolen - Insurance Corporation of British Columbia
Kurs - Test Automation with Selenium
Maskintolkat
Nyckelmoment kan diskuteras och överenskommas med instruktören i förväg. Lättsam och trevlig atmosfär under seminarietagen.
Lorenz - Continentale Lebensversicherung AG
Kurs - Advanced Selenium
Maskintolkat