Kurzusleírás

Bevezetés az AI-ba a QA-automatizálásban

  • Az AI szerepének a modern szoftvertesztelésben
  • Hagyományos és AI-megerősített QA-stratégiák összehasonlítása
  • AI-alapú tesztelési eszközök áttekintése (Testim, mabl, Functionize)

AI-vel történő tesztek generálása

  • Modell-alapú és UI-alapú tesztgenerálás
  • Testim vagy hasonló platformok használata a folyamatok automatikus generálásához
  • Tesztek szándékának, stabilitásának és újrahasználhatóságának értékelése

Regresszió-analízis és teszt prioritizálás

  • Hatásalapú tesztválasztás és csökkentés
  • Változásérzékeny tesztfutások nagy repositorykhoz
  • Kockázat és gyakoriság alapján történő AI-vezérelt prioritizálás

Integráció CI/CD-pipelinesba

  • Automatikus tesztek kapcsolódása Jenkins, GitHub Akciókhoz, vagy GitLab CI-hez
  • Automatikus minőségkapuk és teszt-visszacsatolási ciklusok
  • Tesztek indítása pull kérésre és telepítési eseményekre

Hibapredikció és anomália-érzékelés

  • Tesztadatok elemzése a lehetséges hibák előrejelzéséhez
  • Anomáliák csoportosítása és kezelése ML-technikákkal
  • Visszajelzés a fejlesztőknek AI-generált információk alapján

AI-alapú tesztek karbantartása és skalázása

  • Teszteltérés és UI-változások kezelése
  • Verziókezelés és tesztkonfiguráció-kezelés
  • Skalázás vállalati szintű QA-környezetekre

Esettanulmányok és valóságalapú alkalmazások

  • Vállalati szintű AI QA-pipelines implementációi
  • Csapatfelvétel és bevezetés legjobb gyakorlatainak
  • Tanult leckék: sikerek, kudarcok és finomítás

Összegzés és következő lépések

Követelmények

  • Szoftvertesztelés vagy QA munkafolyamatok tapasztalata
  • Ismeret a CI/CD pipeline-ok és DevOps gyakorlatokkal
  • Alapvető ismeret automata tesztelési eszközökkel vagy keretrendszerekkel

Célközönség

  • QA vezetők és tesztautomatizálási mérnökök
  • DevOps szakemberek és SRE-k
  • Agile tesztelők és minőségmenedzserek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák