Zkuste nás kontaktovat

Návrh Školení

Modul 1: Úvod do využití AI v QA

  • Co je to umělá inteligence?
  • Strojové učení, hluboké učení a systémy založené na pravidlech
  • Vývoj softwarového testování s pomocí AI
  • Hlavní výhody a výzvy využití umělé inteligence v QA

Modul 2: Základy dat a strojového učení pro testery

  • Strukturovaná versus nestrukturovaná data
  • Funkce, označky a trénovací datové sady
  • Učení pod dohledem a bez dohledu
  • Úvod do hodnocení modelů (přesnost, citlivost, specificita apod.)
  • Reálné datové sady používané v QA

Modul 3: Případy použití umělé inteligence v QA

  • Generování testovacích případů s pomocí AI
  • Predikce chyb na základě strojového učení
  • Prioritizace testů a rizikové testování
  • Vizuální testování s využitím počítačového vidění
  • Analýza logů a detekce anomálií
  • Zpracování přirozeného jazyka pro tvorbu testovacích skriptů

Modul 4: Nástroje umělé inteligence v QA

  • Přehled platform pro testování podporujících AI
  • Využití open-source knihoven (např. Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) k vytvoření prototypů v QA
  • Úvod do velkých jazykových modelů v automatizaci testů
  • Vytvoření jednoduchého modelu pro predikci neúspěšnosti testů

Modul 5: Integrace AI do procesů QA

  • Vyhodnocení připravenosti vašich testovacích procesů na využití umělé inteligence
  • Kontinuální integrace a AI: jak začlenit inteligenci do CI/CD řetězců
  • Návrh chytrých testovacích sad
  • Řízení driftu modelů AI a cyklů jejich přetrénování
  • Etické aspekty testování s využitím umělé inteligence

Modul 6: Praktická cvičení a závěrečný projekt

  • Cvičení 1: Automatizace generování testovacích případů s pomocí AI
  • Cvičení 2: Vytvoření modelu pro predikci chyb na základě historických dat
  • Cvičení 3: Využití velkého jazykového modelu k revizi a optimalizaci testovacích skriptů
  • Závěrečný projekt: Kompletní implementace testovacího řetězce využívajícího umělou inteligenci

Požadavky

Očekává se, že účastníci budou mít:

  • Minimálně 2 roky praxe v oblasti testování softwaru či QA
  • Znalost nástrojů pro automatizaci testů (např. Selenium, JUnit, Cypress)
  • Základní znalosti programování (nejlépe v Pythonu nebo JavaScriptu)
  • Zkušenosti s verzovacími systémy a nástroji CI/CD (např. Git, Jenkins)
  • Předchozí znalosti v oblasti umělé inteligence či strojového učení nejsou vyžadovány; naopak je žádoucí zvídavost a ochota experimentovat.
 21 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Reference (3)

Nadcházející kurzy

Související kategorie