Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do AI v automatické kvalitě softwaru (QA)
- Role AI ve moderní testování software
- Porovnání tradičních a AI-založených strategií QA
- Přehled nástrojů pro AI-založené testování (Testim, mabl, Functionize)
Generování testů pomocí AI
- Generování testů na základě modelu a uživatelského rozhraní (UI)
- Použití Testim nebo podobných platform pro automatické generování scénářů
- Hodnocení testovacího úmyslu, stability a opakovatelnosti
Regresní analýza a priorizace testu
- Vybrání a zjednodušení testů na základě dopadu
- Testovací běhy, které jsou citlivé na změny pro velké repozitáře
- Priorizace AI-založených testů na základě rizika a četnosti
Integrace do CI/CD trublíků
- Připojení automatického testování k Jenkins, GitHub akcím nebo GitLab CI
- Automatické hranice kvality a zpětná vazba ze testů
- Spouštění testů při pull requestech a událostech nasazení
Předikce chyb a detekce anomálií
- Analýza testovacích dat pro predikci oblastí s největšími problémy
- Kolegování a priorizace anomálií pomocí technologií strojového učení (ML)
- Zpětná vazba na vývojáře pomocí předpovědí AI
Udržování a škálování AI-založených testů
- Řešení problémů s odchylou testu a změnami uživatelského rozhraní
- Správa verzí a konfigurace testů
- Škálování na úrovni podnikových prostředí QA
Případové studie a skutečné aplikace
- Implementace AI trublíků QA v podnicích
- Nejlepší postupy pro přijetí a rozblokování týmu
- Lektiony získané: úspěchy, selhání a ladění
Závěr a další kroky
Požadavky
- Zkušenosti s testováním softwaru nebo pracovními postupy QA
- znalost CI/CD potrubí a DevOps praktik
- základní porozumění automatickým nástrojům nebo rámci testování
Cílová skupina
- vedoucí QA a inženýři automatizovaného testování
- DevOps odborníci a SRE
- Agile testeri a manažeři kvality
14 hodiny