AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering Képzés
AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering explores how artificial intelligence tools and large language models (LLMs) can improve test coverage, speed up test creation, and enhance quality assurance processes.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level QA professionals who wish to automate and enhance their testing strategies using AI-driven tools and practices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Generate unit, integration, and UI tests using AI tools and prompts.
- Use LLMs for exploratory testing, edge-case discovery, and regression analysis.
- Cluster and prioritize test failures and anomalies using AI-assisted triage.
- Integrate AI-based testing into CI/CD pipelines to improve release confidence.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Kurzusleírás
Introduction to AI in Software Testing
- Overview of AI capabilities in testing and QA
- Types of AI tools used in modern test workflows
- Benefits and risks of AI-driven quality engineering
LLMs for Test Case Generation
- Prompt engineering for generating unit and functional tests
- Creating parameterized and data-driven test templates
- Converting user stories and requirements into test scripts
AI in Exploratory and Edge Case Testing
- Identifying untested branches or conditions using AI
- Simulating rare or abnormal usage scenarios
- Risk-based test generation strategies
Automated UI and Regression Testing
- Using AI tools like Testim or mabl for UI test creation
- Maintaining stable UI tests through self-healing selectors
- AI-based regression impact analysis after code changes
Failure Analysis and Test Optimization
- Clustering test failures using LLM or ML models
- Reducing flaky test runs and alert fatigue
- Prioritizing test execution based on historical insights
CI/CD Pipeline Integration
- Embedding AI test generation in Jenkins, GitHub Actions, or GitLab CI
- Validating test quality during pull requests
- Automation rollbacks and smart test gating in pipelines
Future Trends and Responsible Use of AI in QA
- Evaluating the accuracy and safety of AI-generated tests
- Governance and audit trails for AI-enhanced test processes
- Trends in AI-QA platforms and intelligent observability
Summary and Next Steps
Követelmények
- Experience in software testing, test planning, or QA automation
- Familiarity with testing frameworks such as JUnit, PyTest, or Selenium
- Basic understanding of CI/CD pipelines and DevOps environments
Audience
- QA engineers
- Software Development Engineers in Test (SDETs)
- Software testers working in agile or DevOps settings
A nyílt képzésekhez 5+ résztvevő szükséges.
AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering Képzés - Booking
AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering Képzés - Enquiry
AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering - Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Érdeklődjön a vezetői tanácsadásról!
Közelgő kurzusok
Rokon tanfolyam
Advanced GitHub Copilot
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a haladó szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék testre szabni a GitHub Copilotot csapatprojektekhez, kihasználni a fejlett funkcióit, és zökkenőmentesen integrálni a CI/CD folyamatokba. fokozott együttműködés és termelékenység.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A GitHub Copilot testreszabása konkrét projektigényekhez és csapatmunkafolyamatokhoz.
- Használja ki a Copilot fejlett funkcióit összetett kódolási feladatokhoz.
- Integrálja a GitHub Copilotot CI/CD folyamatokba és együttműködési környezetekbe.
- Optimalizálja a csapat együttműködését mesterséges intelligencia által vezérelt eszközök segítségével.
- A Copilot beállítások és engedélyek hatékony kezelése és hibaelhárítása.
Introduction to AI Coding Assistants
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék megérteni az AI-kódoló asszisztenseket, képességeiket, hogyan javíthatják a fejlesztési folyamatot, valamint a használatukkal kapcsolatos etikai megfontolásokat.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az AI kódoló asszisztensek célját és képességeit.
- Azonosítsa a különböző AI kódolási segédeszközöket és azok jellemzőit.
- Használja az AI kódolási asszisztenseket az alapvető kódolási feladatokhoz.
- Vegye figyelembe az alapvető etikai szempontokat és a mesterséges intelligencia felelős használatát a fejlesztés során.
AI Coding Assistants: Enhancing Developer Productivity
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) a kezdő és a középszintű szoftverfejlesztőknek szól, akik integrálni szeretnék az AI kódolási asszisztenseket a fejlesztési munkafolyamatba.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az AI kódolási asszisztensek szerepét és képességeit a szoftverfejlesztésben.
- Használjon különféle AI kódolási segédeszközöket a rutin kódolási feladatok automatizálására.
- Integrálja az AI kódolási asszisztenseket szoftverfejlesztési életciklusukba.
- Növelje termelékenységüket, és összpontosítson összetettebb és kreatívabb programozási feladatokra.
- Vegye figyelembe az etikai megfontolásokat és az AI felelősségteljes használatát a szoftverfejlesztésben.
GitHub Copilot for DevOps Automation and Productivity
14 ÓrákGitHub Copilot egy AI-alapú kódsegéd, amely segít automatizálni a fejlesztési feladatokat, beleértve a DevOps műveleteket is, mint például a YAML konfigurációk, GitHub Actions és telepítési szkriptök írását.
Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy előadásteremben) képzés kezdő és középfokú szakembereket céloz meg, akik szeretnék használni a GitHub Copilot-ot a DevOps feladatok egyszerűsítéséhez, az automatizálás javításához és a termelési növeléshez.
A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:
- GitHub Copilot használatához a shell szkriptelés, konfiguráció és CI/CD pipelinék támogatásához.
- AI kódbefejezés használatához a YAML fájlokban és a GitHub Actions-ban.
- Tesztelési, telepítési és automatizálási munkafolyamatok gyorsításához.
- Copilot felelős használatához az AI korlátainak és legjobb gyakorlatoknak az érzékelésével.
A képzés formája
- Interaktív előadás és megbeszélés.
- Sok gyakorlat és gyakorlás.
- Kezdőképességi megvalósítás élő laboratóriumi környezetben.
A képzés testreszabási lehetőségei
- A képzés testreszabásának kérésére keressük meg, hogy elrendezzen.
GitHub Copilot for Developers
14 ÓrákAzon tanulóvezető, élő tanfolyam Magyarország (online vagy helyszínen) a kezdő szintűtől a közép szintű fejlesztőknek szól, akik a GitHub Copilot képességeinek használatát szeretnék megtanulni egy fejlesztői környezetben.
A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:
- GitHub Copilot képességeit és előnyeit megérteni.
- A Copilot konfigurálását és integrálását egy fejlesztői folyamatba.
- A Copilot előrehaladott funkcióit megismerni és hatékonyan használni a Copilotot.
GitHub Copilot in Team Environments: Collaboration Best Practices
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű résztvevőket céloz meg, akik szeretnék optimalizálni a csapatmunkafolyamatokat, javítani az együttműködésen alapuló kódolási gyakorlatokat, és hatékonyan kezelni a Copilot használatát többfejlesztős környezetben.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Állítsa be a GitHub másodpilótát csapatkörnyezetekhez.
- Használja a Copilotot az együttműködésen alapuló kódolási gyakorlatok javítására.
- Optimalizálja a csapatmunkafolyamatokat a Copilot szolgáltatásaival.
- Kezelje a Copilot integrációját a többfejlesztő projektekben.
- Konzisztens kódminőség és szabványok fenntartása a csapatok között.
- Használja ki a fejlett Copilot-funkciókat a csapatspecifikus igények kielégítésére.
- A hatékonyság érdekében kombinálja a Copilotot más együttműködési eszközökkel.
GitHub Copilot for Debugging and Code Review
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű minőségbiztosítási mérnököknek, fejlesztőknek és csapatvezetőknek szól, akik szeretnék kihasználni a GitHub Copilotot a hatékonyabb hibakeresés, a kódminőség javítása és az egyszerűsített kód érdekében. felülvizsgálatát.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A GitHub Copilot beállítása hibakeresési és kódellenőrzési célokra.
- Használja a Copilotot a hibák hatékony azonosítására és megoldására.
- Javítsa a kód minőségét az AI által támogatott javaslatokkal.
- Egyszerűsítse a kód-ellenőrzési folyamatokat a Copilot képességeivel.
- Hatékony együttműködés a Copilot használatával csapatkörnyezetekben.
GitHub Copilot for Front-End Development
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű front-end fejlesztőknek szól, akik szeretnék a GitHub Copilot segítségével automatizálni az ismétlődő kódolási feladatokat, javítani az UI/UX tervezést és ésszerűsíteni a front-end fejlesztőket. munkafolyamatok befejezése.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A GitHub másodpilóta beállítása front-end fejlesztési projektekhez.
- Használja a Copilotot a HTML, CSS és JavaScript kód hatékony generálásához.
- Javítsa az UI/UX tervezési folyamatokat AI által generált kódjavaslatok segítségével.
- Fokozza a front-end munkafolyamatokat praktikus Copilot integrációs stratégiákkal.
- Hibaelhárítás és hibakeresés a kezelőfelület kódjában a Copilot segítséggel.
GitHub Copilot for Python Developers
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű Python fejlesztőknek szól, akik Python szeretnék hasznosítani a GitHub Copilotot specifikus feladatokhoz, hibakereséshez és megvalósításhoz. gépi tanulási munkafolyamatok.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Állítsa be és konfigurálja a GitHub másodpilótát a Python fejlesztéshez.
- Hatékony Python kód írásához használja a Copilotot.
- Hibakeresés Python alkalmazásokban mesterséges intelligencia által generált javaslatokkal.
- Automatizálja az ismétlődő kódolási feladatokat és javítja a munkafolyamat hatékonyságát.
- Használja a Copilotot gépi tanulási projektek megvalósításához a Python-ben.
Intermediate GitHub Copilot
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) olyan középszintű résztvevőket céloz meg, akik a GitHub Copilot segítségével szeretnék kezelni a fejlett kódolási eseteket, javítani a termelékenységet és integrálni a Copilotot fejlesztési munkafolyamataikba.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Optimalizálja a GitHub Copilot használatát a fejlett kódolási feladatokhoz.
- Írjon hatékonyabb, hibamentes és karbantartható kódot a Copilot javaslataival.
- Integrálja a GitHub Copilotot a preferált IDE-kbe és munkafolyamatokba.
- Használja a Copilotot a hibakereséshez és a kód átalakításhoz.
- Ismerje meg az AI-alapú kódolóeszközök használatának korlátait és etikai szempontjait.
Introduction to GitHub Copilot
7 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a kezdő szintű fejlesztőknek szól, akik szeretnék megérteni GitHub a Copilot képességeit, beállítani és hatékonyan használni kódolási élményük fokozására.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg, mi a GitHub Copilot, és hogyan működik.
- Állítsa be a GitHub másodpilótát egy támogatott kódszerkesztővel.
- Használja a GitHub Copilotot a kód gyorsabb írásához, újrafeldolgozásához és hibakereséséhez.
- Használja a Copilotot a kódolási technikák és megoldások felfedezéséhez.
- Alkalmazza a legjobb gyakorlatokat a GitHub Copilot napi munkafolyamatokba való integrálására.
Tabnine for Beginners
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű fejlesztőknek szól, akik szeretnék növelni kódolási hatékonyságukat a Tabnine segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Telepítse és állítsa be a Tabnine-t a kívánt IDE-ben.
- Használja a Tabnine automatikus kiegészítési funkcióit a kódolás felgyorsításához.
- Az optimális segítség érdekében testreszabhatja a Tabnine beállításait.
- Ismerje meg, hogyan tanul a Tabnine mesterséges intelligencia a kódjukból, hogy jobb javaslatokat tegyen.
Tabnine for Advanced Developers
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű fejlesztőknek és csapatvezetőknek szól, akik szeretnék elsajátítani a Tabnine fejlett funkcióit.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- A Tabnine megvalósítása összetett szoftverprojektekben.
- Testreszabhatja és betaníthatja a Tabnine mesterséges intelligencia modelljeit meghatározott használati esetekre.
- Integrálja a Tabnine-t a csapatmunkafolyamatokba és a fejlesztési folyamatokba.
- Javítsa a kód minőségét és gyorsítsa fel a fejlesztési ciklusokat a Tabnine betekintéseivel.
Tabnine: Code Smarter with AI
21 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) a kezdőktől a szakértőkig terjedő fejlesztőket célozza meg, akik az AI-t szeretnék kihasználni a kódgeneráláshoz a Tabnine segítségével.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Ismerje meg az AI-alapú kódgenerálás alapjait.
- Telepítse és konfigurálja a Tabnine-t a fejlesztői környezetükben.
- Használja a Tabnine-t a hatékony kódkiegészítéshez és hibajavításhoz.
- Hozzon létre és képezzen be egyéni mesterséges intelligencia modelleket a Tabnine segítségével speciális feladatokhoz.
Tabnine for Python Developers
14 ÓrákEz az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű Python fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik a Tabnine segítségével szeretnék növelni termelékenységüket.
A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
- Telepítse és konfigurálja a Tabnine-t a Python fejlesztői környezetében.
- Használja a Tabnine automatikus kiegészítési funkcióit a Python kód hatékonyabb írásához.
- Szabja testre Tabnine viselkedését a kódolási stílusuknak és a projekt igényeinek megfelelően.
- Ismerje meg, hogyan működik a Tabnine mesterséges intelligencia modellje kifejezetten a Python kóddal.