Cursusaanbod
Module 1: Inleiding tot AI voor QA
- Wat is kunstmatige intelligentie?
- Machine Learning vs Deep Learning vs Regelgebaseerde Systemen
- De evolutie van softwaretesten met AI
- Belangrijke voordelen en uitdagingen van AI in QA
Module 2: Basiskennis van Data en ML voor Testers
- Gestructureerde vs ongestructureerde data begrijpen
- Kenmerken, labels en trainingsdatasets
- Geleid en ongeleid leren
- Inleiding tot model-evaluatie (nauwkeurigheid, precisie, herroepbaarheid, enz.)
- Reële QA-datasets
Module 3: AI Use Cases in QA
- AI-gedreven testgevallen genereren
- Defecten voorspellen met behulp van ML
- Testprioritering en risicogebaseerd testen
- Visueel testen met computervisie
- Loganalyse en anomalie-opsporing
- Natuurlijke taalverwerking (NLP) voor testscripts
Module 4: AI-Tools voor QA
- Overzicht van AI-ondersteunde QA-platforms
- Gebruik van open-source bibliotheken (b.v. Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) voor QA-prototypes
- Inleiding tot LLMs in testautomatisering
- Het bouwen van een eenvoudig AI-model om testfouten te voorspellen
Module 5: AI Integraal in QA Workflows
- Evaluatie van AI-geschiktheid van uw QA-processen
- Continuïntegratie en AI: hoe intelligentie in CI/CD-pijplijnen in te bedden
- Ontwerp van intelligente testsuites
- Beheer van AI-model drift en heropvoeding cycli
- Ethische overwegingen bij AI-gedreven testen
Module 6: Handson Labo's en Capstone Project
- Labo 1: Automatiseer testgevallen genereren met behulp van AI
- Labo 2: Bouw een defect voorspellend model met behulp van historische testdata
- Labo 3: Gebruik een LLM om testscripts te beoordelen en te optimaliseren
- Capstone: Eind-to-eind implementatie van een AI-gedreven testpijplijn
Vereisten
Deelnemers worden verwacht om te hebben:
- 2+ jaar ervaring in softwaretest-/QA-rollen
- Kennis van testautomatisatiegereedschappen (bijvoorbeeld Selenium, JUnit, Cypress)
- Basisweten van programmeren (vooral in Python of JavaScript)
- Evaring met versiebeheer en CI/CD-gereedschappen (bijvoorbeeld Git, Jenkins)
- Geen voorafgaande AI/ML-ervaring nodig, hoewel nieuwsgierigheid en bereidheid om te experimenteren essentieel zijn
Testimonials (5)
Wijze van lesgeven
Negritu - OMNIASIG VIENNA INSURANCE GROUP S.A.
Cursus - SoapUI for API Testing
Automatisch vertaald
Ik heb van alles genoten omdat het allemaal nieuw voor mij is en ik zie welke toegevoegde waarde het kan hebben voor mijn werk.
Zareef - BMW South Africa
Cursus - Tosca: Model-Based Testing for Complex Systems
Automatisch vertaald
Een zeer algemene overzicht van het onderwerp dat door alle voorafgaande kennis heen liep op een manier die geschikt was voor de kennis van de cursus.
James Hurburgh - Queensland Police Service
Cursus - SpecFlow: Implementing BDD for .NET
Automatisch vertaald
Het was eenvoudig om te begrijpen en te implementeren.
Thomas Young - Canadian Food Inspection Agency
Cursus - Robot Framework: Keyword Driven Acceptance Testing
Automatisch vertaald
Aantal handsonoefeningen.
Jakub Wasikowski - riskmethods sp. z o.o
Cursus - API Testing with Postman
Automatisch vertaald