Návrh Školení

Úvod do AI v automatizaci QA

  • Role AI ve moderním testování softwaru
  • Srovnání tradičních a AI podporovaných strategií QA
  • Přehled AI založených testovacích nástrojů (Testim, mabl, Functionize)

Generování testů pomocí AI

  • Modelové a UI založené generování testů
  • Použití Testim nebo podobných platform pro automatické generování toků
  • Hodnocení úmyslu, stability a opakovatelnosti testů

Analýza regrese a prioritizace testů

  • Selektivní volba a odstranění testů na základě dopadu
  • Testování přizpůsobené změnám pro velké repozitáře
  • AI podporovaná prioritizace na základě rizika a frekvence

Integrace s CI/CD potoky

  • Připojení automatizovaných testů k Jenkins, GitHub Actions nebo GitLab CI
  • Automatizace kontrolních bran a zpětných smyček testování
  • Spouštění testů při pull requestech a událostech nasazení

Predikce vad a detekce anomálií

  • Analýza testovacích dat pro predikci pravděpodobných oblastí selhání
  • Klasifikace a kategorizace anomálií pomocí ML technik
  • Zpětná vazba pro vývojáře s použitím AI generovaných poznatků

Udržování a škálování AI založených testů

  • Řešení odchylek v testech a změn uživatelského rozhraní
  • Správa verzí a konfigurace testů
  • Škálování na podnikovou úroveň QA prostředí

Studie případů a reálné aplikace

  • Podniková implementace AI QA potoků
  • Nejlepší praktiky pro přijetí týmy a rozložení
  • Zkušenosti: úspěchy, selhání a optimalizace

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Zkušenosti s testováním softwaru nebo QA pracovními postupy
  • Seznámení s CI/CD potoky a DevOps praktikami
  • Základní znalost automatizačních testovacích nástrojů nebo rámce

Cílová skupina

  • Vedoucí QA a testovací automatizační inženýři
  • Profesionálové DevOps a SRE (Site Reliability Engineers)
  • Agilní testerové a manažeři kvality
 14 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie