AI-Powered Test Generation and Coverage Prediction Träningskurs
AI-driven test generation is a set of techniques and tools that automate the creation of test cases and predict testing gaps using machine learning.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to apply AI techniques to generate tests automatically and forecast areas of insufficient coverage.
Upon completing this workshop, participants will be prepared to:
- Leverage AI models to generate effective unit, integration, and end-to-end test scenarios.
- Analyze codebases using machine learning to detect potential coverage blind spots.
- Integrate AI-based test generation into CI/CD workflows.
- Optimize test strategies based on predictive failure analytics.
Format of the Course
- Guided technical lectures supported by expert insights.
- Scenario-based practice sessions and hands-on exercises.
- Applied experimentation within a controlled testing environment.
Course Customization Options
- If you need this training tailored to your toolchain or workflows, please contact us to arrange.
Kursplan
Foundations of AI-Driven Test Engineering
- Modern testing challenges and the role of AI
- Generative testing principles and terminology
- Machine learning models used in automated test creation
Transforming Requirements and Code into AI-Generated Tests
- Extracting intent from requirements and user stories
- Using language models to generate structured test cases
- Ensuring determinism and reproducibility in AI-generated tests
Automated Unit Test Generation
- Producing unit tests from source code context
- Generating input permutations and edge cases
- Integrating generated tests with common unit testing frameworks
AI-Assisted Integration and End-to-End Test Creation
- Mapping system behavior to test flows
- Creating integration paths using AI-driven analysis
- Balancing human oversight with automated generation
Coverage Prediction and Risk Modeling
- Using ML models to identify under-tested code regions
- Predicting high-risk areas based on historical failures
- Prioritizing tests using coverage and risk predictions
Applying AI-Based Test Intelligence in CI/CD
- Embedding AI analysis steps into pipelines
- Triggering dynamic test selection based on risk scores
- Maintaining a feedback loop for continuously improved predictions
Validation, Governance, and Quality Assurance
- Evaluating the reliability of AI-generated tests
- Managing bias and avoiding false positives
- Establishing guardrails for production use
Scaling AI-Powered Test Generation Across Teams
- Adoption strategies for QA and DevOps organizations
- Standardizing workflows and documentation
- Driving continuous improvement with metrics and insights
Summary and Next Steps
Krav
- An understanding of software testing methodologies
- Experience with automated testing frameworks
- Familiarity with programming concepts and CI/CD pipelines
Audience
- QA engineers
- SDETs
- DevOps teams with testing responsibilities
Öppna Utbildningskurser kräver 5+ deltagare.
AI-Powered Test Generation and Coverage Prediction Träningskurs - Bokning
AI-Powered Test Generation and Coverage Prediction Träningskurs - Fråga
AI-Powered Test Generation and Coverage Prediction - Konsultfråga
Konsultfråga
Kommande Kurser
Relaterade Kurser
AI-Driven Deployment Orchestration & Auto-Rollback
14 timmarAI-driven deployment orchestration is an approach that uses machine learning and automation to guide rollout strategies, detect anomalies, and trigger automatic rollback when needed.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to optimize deployment pipelines with AI-powered decision-making and resilience capabilities.
Upon completion of this training, participants will be able to:
- Implement AI-assisted rollout strategies for safer deployments.
- Predict deployment risk using machine learning–driven insights.
- Integrate automated rollback workflows based on anomaly detection.
- Enhance observability to support intelligent orchestration.
Format of the Course
- Instructor-led demonstrations with technical deep dives.
- Hands-on scenarios focused on deployment experimentation.
- Practical labs simulating real-world orchestration challenges.
Course Customization Options
- Customized integrations, toolchain support, or workflow alignment can be arranged upon request.
AI for DevOps: Integrering av intelligens i CI/CD-piper
14 timmarAI for DevOps är tillämpningen av artificiell intelligens för att förbättra kontinuerlig integration, testning, distribuering och leverans med intelligenta automatiserings- och optimeringstekniker.
Denna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till medelavancerade DevOps-professionella som vill integrera AI och maskininlärning i sina CI/CD-pipelines för att förbättra hastighet, noggrannhet och kvalitet.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Integrera AI-verktyg i CI/CD-arbetsflöden för intelligent automatisering.
- Använda AI-baserad testning, kodanalys och detektering av ändringsinverkan.
- Optimera bygg- och distribueringsstrategier med hjälp av prediktiva insikter.
- Implementera spårbarhet och kontinuerlig förbättring med AI-förstärkta återkopplingskretsar.
Formatet för kursen
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktik.
- Händer-i-praktik-implementering i en live-lab-miljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
AI for Feature Flag & Canary Testing Strategy
14 timmarAI-driven rollout control is an approach that applies machine learning, pattern analysis, and adaptive decision models to feature flag operations and canary testing workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and technical leads who wish to improve release reliability and optimize feature exposure decisions using AI-driven analysis.
Upon completion of this course, participants will be able to:
- Apply AI-based decision models to assess the risk of new feature exposure.
- Automate canary analysis using performance, behavioral, and operational indicators.
- Integrate intelligent scoring systems into feature flag platforms.
- Design rollout strategies that dynamically adjust based on real-time data.
Format of the Course
- Guided discussions supported by real-world scenarios.
- Hands-on exercises emphasizing AI-enhanced rollout strategies.
- Practical implementation in a simulated feature flag and canary environment.
Course Customization Options
- To arrange tailored content or integrate organization-specific tooling, please contact us.
AIOps i Aktion: Incident Prediction och Automatisering av Rotorsak
14 timmarAIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) används i ökande omfattning för att förutsäga incidenter innan de inträffar och automatisera rotorsaksanalys (RCA) för att minimera nedtid och påskynda lösen.
Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade IT-professionella som vill implementera prediktiva analyser, automatisera återställning och utforma intelligenta RCA-arbetsflöden med hjälp av AIOps-verktyg och maskininlärningsmodeller.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Bygga och träna ML-modeller för att upptäcka mönster som leder till systemfel.
- Automatisera RCA-arbetsflöden baserat på korrelation av loggar och mått från flera källor.
- Integrera varnings- och återställningsprocesser i befintliga plattformar.
- Distribuera och skala intelligenta AIOps-pipelines i produktionsmiljöer.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktik.
- Händer-på-implementering i en live-lab-miljö.
Kursanpassningsalternativ
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
AIOps Grundläggande: Övervakning, Korrelation och Intelligent Varning
14 timmarAIOps (Artificial Intelligence for IT Operations) är en praxis som tillämpar maskininlärning och analys för att automatisera och förbättra IT-operationer, särskilt inom områdena övervakning, incidentdetektering och respons.
Denna ledarledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till IT-operationsprofessionella på mellannivå som vill implementera AIOps-tekniker för att korrelera mätvärden och loggar, minska alarmbrus och förbättra observabilitet genom intelligensbaserad automatisering.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå principerna och arkitekturen för AIOps-plattformar.
- Korrelera data mellan loggar, mätvärden och spår för att identifiera rotorsaker.
- Minska alarmtrötthet genom intelligent filtrering och brusreducering.
- Använda öppen källkod eller kommersiella verktyg för att övervaka och automatiskt svara på incidenter.
Utbildningsformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktiska uppgifter.
- Praktisk implementering i en live-lablaboratoriemiljö.
Anpassningsalternativ för kursen
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
Byggande av en AIOps Pipeline med öppen källkodverktyg
14 timmarEn AIOps-rörledning byggd helt med öppen källkodsverktyg gör det möjligt för team att skapa kostnadseffektiva och flexibla lösningar för övervakning, avvikelseupptäckt och intelligenta varningar i produktionsmiljöer.
Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade ingenjörer som vill bygga och distribuera en slut-till-slut AIOps-rörledning med verktyg som Prometheus, ELK, Grafana och anpassade ML-modeller.
Vid kursens slut kommer deltagarna att kunna:
- Designa en AIOps-arkitektur med endast öppen källkodskomponenter.
- Samla in och normalisera data från loggar, mått och spår.
- Använda ML-modeller för att upptäcka avvikelser och förutspå händelser.
- Automatisera varningar och åtgärder med öppna verktyg.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Mycket övningar och praktik.
- Händer-på implementation i en live-labbmiljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att boka.
AI-Powered QA Automation in CI/CD
14 timmarAI-drivet QA-automatisering förbättrar traditionell testning genom att generera intelligenta testfall, optimera regressionsdäckning och integrera intelligenta kvalitetsgrindar i CI/CD-rörledningar för skalbar och pålitlig mjukvaruleverans.
Denna instruktörsledda, levande träning (online eller på plats) riktar sig till mellanavancerade QA- och DevOps -professionella som vill tillämpa AI-verktyg för att automatisera och skalera kvalitetssäkring i kontinuerliga integrations- och distributionsarbetsflöden.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Generera, prioritera och underhålla tester med hjälp av AI-drivna automatiseringsplattformar.
- Integrera intelligenta QA-grindar i CI/CD-rörledningar för att förebygga regressionsfel.
- Använda AI för utforskande testning, defektförutsägelse och analys av testfluktuationer.
- Optimera testtid och täckning i snabbt rörelse för agila projekt.
Kursens format
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktik.
- Hands-on-implementering i en live-lab-miljö.
Kursanpassningsalternativ
- För att begära en anpassad träning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
Continuous Compliance with AI: Governance in CI/CD
14 timmarAI-supported compliance monitoring is a discipline that applies intelligent automation to detect, enforce, and validate policy requirements across the software delivery lifecycle.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level professionals who wish to integrate AI-driven compliance controls into their CI/CD pipelines.
After completing this training, attendees will be equipped to:
- Apply AI-based checks to identify compliance gaps during software builds.
- Use intelligent policy engines to enforce regulatory, security, and licensing standards.
- Detect configuration drift and deviations automatically.
- Incorporate real-time compliance reporting into delivery workflows.
Format of the Course
- Instructor-guided presentations supported by practical examples.
- Hands-on exercises focused on real-world CI/CD compliance scenarios.
- Applied experimentation within a controlled DevSecOps lab environment.
Course Customization Options
- If your organization requires tailored compliance integrations, please contact us to arrange.
GitHub Copilot för DevOps-automatisering och produktivitet
14 timmarGitHub Copilot är en AI-driven kodassistent som hjälper till att automatisera utvecklingsuppgifter, inklusive DevOps-operationer som att skriva YAML-konfigurationer, GitHub Actions och distributions-skript.
Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) är riktad till nybörjare- till mellannivå-professionals som vill använda GitHub Copilot för att förenkla DevOps-uppgifter, förbättra automatisering och öka produktiviteten.
Till slut av denna utbildning kommer deltagarna kunna:
- Använda GitHub Copilot för att hjälpa till med skallskript, konfiguration och CI/CD-pipeliner.
- Utnyttja AI-kodkomplettering i YAML-filer och GitHub Actions.
- Accelerera test, distribution och automatiseringsarbetsflöden.
- Använda Copilot ansvarsfullt med kunskap om AIs begränsningar och bästa praxis.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktik.
- Handson-implementering i en live-lab-miljö.
Kursanpassningsalternativ
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.
DevSecOps with AI: Automating Security in the Pipeline
14 timmarDevSecOps med AI är praxis för att integrera artificiell intelligens i DevOps pipeline för att proaktivt upptäcka säkerhetshot, genomdriva säkerhetspolicyer och automatisera åtgärder genom hela mjukvaruleveranscykeln.
Denna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till mellanavancerade DevOps och säkerhetsprofessionella som vill tillämpa AI-baserade verktyg och metoder för att förbättra säkerhetsautomatisering i utvecklings- och distributionspipelines.
Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:
- Inkorporera AI-drivna säkerhetsverktyg i CI/CD-pipelines.
- Använda statisk och dynamisk analys drivna av AI för att tidigt upptäcka problem.
- Automatisera upptäckning av hemligheter, kodvulnerabilitetsskanning och beroenderiskanalys.
- Aktivera proaktiv hotmodellering och policygenomförande med intelligenta tekniker.
Utbildningsformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktik.
- Hands-on implementering i en live-lab-miljö.
Alternativ för utbildningsanpassning
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att ordna.
Enterprise AIOps med Splunk, Moogsoft och Dynatrace
14 timmarFöretagsplattformar AIOps som Splunk, Moogsoft och Dynatrace erbjuder kraftfulla funktioner för att upptäcka avvikelser, korrelera varningar och automatisera svar i stora IT-miljöer.
Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till IT-team på företagsnivå med mellanavancerad kunskap som vill integrera AIOps-verktyg i sin befintliga övervakningsstack och operativa arbetsflöden.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Konfigurera och integrera Splunk, Moogsoft och Dynatrace i en sammanhållen AIOps-arkitektur.
- Korrelera mått, loggar och händelser över fördelade system med AI-drivna analyser.
- Automatisera incidentdetektering, prioritering och svar med inbyggda och anpassade arbetsflöden.
- Optimerar prestanda, minskar MTTR och förbättrar operativ effektivitet på företagsnivå.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktiska uppgifter.
- Hands-on-implementering i en levande labbmiljö.
Alternativ för att anpassa kursen
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
Implementering AIOps med Prometheus, Grafana och ML
14 timmarPrometheus och Grafana är bredt använta verktyg för observabilitet i modern infrastruktur, medan maskininlärning förbättrar dessa verktyg med prediktiva och intelligenta insikter för att automatisera operationsbeslut.
Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till observabilitetsprofessionella på mellanavancerad nivå som vill modernisera sin övervakningsinfrastruktur genom att integrera AIOps-praktiker med hjälp av Prometheus, Grafana och ML-tekniker.
Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Konfigurera Prometheus och Grafana för observabilitet över system och tjänster.
- Samla in, lagra och visualisera högkvalitativa tidsserieuppgifter.
- Använda maskininlärningsmodeller för anomalidetektering och prognoser.
- Bygga intelligenta varningsregler baserade på prediktiva insikter.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktik.
- Händs-på implementation i en live-lab-miljö.
Alternativ för kursanpassning
- För att begära en anpassad träning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att boka.
LLMs och Agenter i DevOps Workflows
14 timmarLLMs och autonoma agentramverk som AutoGen och CrewAI omdefinierar hur DevOps-team automatiserar uppgifter som ändringsspårning, testgenerering och varningstriering genom att simulera mänsklig samarbets- och beslutsfattande.
Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till avancerade ingenjörer som vill designa och implementera DevOps-automatiseringsarbetsflöden som drivs av stora språkmodeller (LLMs) och multiagent-system.
Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Integrera LLM-baserade agenter i CI/CD-arbetsflöden för smart automatisering.
- Automatisera testgenerering, commitanalys och ändringssammanfattningar med hjälp av agenter.
- Koordinera flera agenter för att triera varningar, generera svar och ge DevOps-rekommendationer.
- Bygga säkra och underhållbara agentstyrda arbetsflöden med hjälp av öppen källkod ramverk.
Kursformat
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktik.
- Hands-on implementation i en live-labmiljö.
Kursanpassningsalternativ
- För att begära en anpassad träning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
Predictive Build Optimization with Machine Learning
14 timmarPredictive build optimization is the practice of using machine learning to analyze build behavior and improve reliability, speed, and resource utilization.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineering professionals who wish to improve build pipelines through automation, prediction, and intelligent caching using machine learning techniques.
Upon completion of this course, attendees will be able to:
- Apply ML techniques to assess build performance patterns.
- Detect and predict build failures based on historical build logs.
- Implement ML-driven caching strategies to reduce build durations.
- Integrate predictive analytics into existing CI/CD workflows.
Format of the Course
- Instructor-guided lectures and collaborative discussion.
- Practical exercises focused on analyzing and modeling build data.
- Hands-on implementation within a simulated CI/CD environment.
Course Customization Options
- To adapt this training to specific toolchains or environments, please contact us to customize the program.
Self-Healing Pipelines: AI for Automated Incident Detection & Recovery
14 timmarSelf-healing automation is the practice of using intelligent systems to detect pipeline failures, identify root causes, and trigger real-time recovery actions.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level professionals who wish to integrate AI-driven incident detection and automated remediation into their delivery pipelines.
On completion of this course, participants will gain the ability to:
- Monitor pipelines using AI-based anomaly detection models.
- Design automated recovery workflows to resolve failures instantly.
- Implement intelligent feedback loops that prevent recurring issues.
- Enhance overall resilience and reliability in CI/CD systems.
Format of the Course
- Expert-led presentations with real-world examples.
- Applied exercises focused on pipeline reliability challenges.
- Hands-on development of automated resolution mechanisms in a lab setup.
Course Customization Options
- For tailored content addressing your organization’s workflows or incident-response needs, please contact us to arrange.