Inteligentne testowanie – AI w zapewnianiu jakości

Opis

Dwudniowe szkolenie warsztatowe poświęcone zastosowaniu sztucznej inteligencji w procesach testowania oprogramowania. Program obejmuje praktyczne aspekty wykorzystania algorytmów AI do automatyzacji i optymalizacji procesów testowych. Uczestnicy poprzez warsztaty praktyczne poznają nowoczesne narzędzia i techniki inteligentnego testowania, generowania przypadków testowych oraz analizy wyników z wykorzystaniem uczenia maszynowego. Szkolenie łączy teorię z intensywną praktyką, umożliwiając zdobycie umiejętności niezbędnych do wdrożenia AI w procesach zapewnienia jakości.

Profil uczestnika

• Inżynierowie testów automatycznych
• Specjaliści ds. zapewnienia jakości
• Programiści testów
• Test managerowie
• Architekci rozwiązań testowych
• DevOps engineers
• Specjaliści ds. analizy jakości

Agenda

1. Wprowadzenie do AI w testowaniu
• Podstawy sztucznej inteligencji w QA
• Architektura systemów inteligentnego testowania
• Narzędzia i platformy testowe z AI
• Strategia wdrażania inteligentnego QA
2. Generowanie i optymalizacja testów
• Automatyczne generowanie przypadków testowych
• Prognozowanie defektów
• Optymalizacja zestawów testów
• Analiza pokrycia testowego
3. Analiza i raportowanie
• Uczenie maszynowe w analizie wyników
• Interpretacja danych testowych
• Automatyczne raportowanie
• Predykcja jakości oprogramowania
4. Wdrożenie i najlepsze praktyki
• Integracja z procesami CI/CD
• Zarządzanie danymi testowymi
• Monitoring i utrzymanie systemów
• Optymalizacja procesów testowych

Korzyści

Praktyczna znajomość narzędzi AI w testowaniu umożliwi automatyzację złożonych procesów zapewnienia jakości. Zrozumienie technik generowania testów przyspieszy proces tworzenia kompleksowych zestawów testowych. Doświadczenie w analizie wyników z wykorzystaniem uczenia maszynowego zwiększy skuteczność wykrywania defektów. Wiedza z zakresu predykcji jakości pozwoli na wcześniejsze identyfikowanie potencjalnych problemów. Umiejętność optymalizacji procesów testowych przyczyni się do zwiększenia efektywności zespołu QA. Znajomość integracji z CI/CD usprawni automatyzację procesów zapewnienia jakości.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Doświadczenie w testowaniu oprogramowania
• Znajomość podstaw automatyzacji testów
• Rozumienie procesów CI/CD
• Podstawowa wiedza o uczeniu maszynowym

Zagadnienia

• AI w procesach testowych
• Generowanie przypadków testowych
• Analiza predykcyjna defektów
• Automatyzacja raportowania
• Optymalizacja testów
• Uczenie maszynowe w QA
• Zarządzanie danymi testowymi
• Integracja z CI/CD
• Monitoring procesów testowych
• Analiza wyników testów
• Predykcja jakości
• Najlepsze praktyki AI w QA

Poznaj naszą firmę