AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering 培训
AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering 探讨了人工智能工具和大型语言模型(LLMs)如何提高测试覆盖率,加速测试创建,并增强质量保证流程。
本课程为讲师指导的培训(线上或线下),面向希望利用AI驱动工具和实践来自动化及增强测试策略的中级QA专业人员。
培训结束后,参与者将能够:
- 使用AI工具和提示生成单元测试、集成测试和UI测试。
- 利用LLMs进行探索性测试、边缘案例发现和回归分析。
- 使用AI辅助分类对测试失败和异常进行聚类和优先级排序。
- 将基于AI的测试集成到CI/CD管道中,以提高发布信心。
课程形式
- 互动式讲座和讨论。
- 大量练习和实践。
- 在实验室环境中进行动手操作。
课程定制选项
- 如需为本课程定制培训,请联系我们进行安排。
课程大纲
AI在Software Testing中的介绍
- AI在测试和QA中的能力概述
- 现代测试工作流中使用的AI工具类型
- AI驱动的质量工程的益处与风险
LLMs用于测试用例生成
- 提示工程用于生成单元和功能测试
- 创建参数化和数据驱动的测试模板
- 将用户故事和需求转换为测试脚本
AI在探索性和边缘测试中的应用
- 使用AI识别未测试的分支或条件
- 模拟罕见或异常的使用场景
- 基于风险的测试生成策略
自动化UI和回归测试
- 使用Testim或mabl等AI工具创建UI测试
- 通过自愈选择器维护稳定的UI测试
- 代码变更后基于AI的回归影响分析
故障分析与测试优化
- 使用LLM或ML模型对测试失败进行聚类
- 减少不稳定的测试运行和警报疲劳
- 基于历史洞察优先执行测试
CI/CD流水线集成
- 在Jenkins、GitHub Actions或GitLab CI中嵌入AI测试生成
- 在拉取请求期间验证测试质量
- 流水线中的自动化回滚和智能测试门控
未来趋势与AI在QA中的负责任使用
- 评估AI生成测试的准确性和安全性
- Go治理和AI增强测试过程的审计跟踪
- AI-QA平台和智能可观测性的趋势
总结与下一步
要求
- 具备软件测试、测试规划或QA自动化经验
- 熟悉JUnit、PyTest或Selenium等测试框架
- 对CI/CD流水线和DevOps环境有基本了解
受众
- QA工程师
- 测试开发工程师(SDETs)
- 在敏捷或DevOps环境中工作的软件测试人员
需要帮助选择合适的课程吗?
AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering 培训 - Enquiry
AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering - 问询
问询
即将举行的公开课程
相关课程
Advanced GitHub Copilot
14 小时本课程是针对希望为团队项目定制GitHub Copilot、利用其高级功能,并将其无缝集成到CI/CD管道中以增强协作和生产力的高级参与者而设计的,时间为中国(在线或现场)。
培训结束时,参与者将能够:
- 针对特定项目需求和团队工作流程定制GitHub Copilot。
- 利用Copilot的高级功能处理复杂的编码任务。
- 将GitHub Copilot集成到CI/CD管道和协作环境中。
- 利用AI驱动的工具优化团队协作。
- 有效管理和排查Copilot的设置和权限。
Introduction to AI Coding Assistants
14 小时这种由教师主导的现场培训(在线或在现场)旨在使初学者参与者了解人工智能编码助手、它们的能力、它们如何增强开发过程以及与它们的使用相关的伦理考虑。
通过这次培训,参与者将能够:
- 了解人工智能编码助手的目的和能力。
- 识别不同的人工智能编码助手工具及其特征。
- 利用人工智能编码助手进行基本编码任务。
- 解决开发中人工智能的基本伦理问题和负责任的使用。
AI Coding Assistants: Enhancing Developer Productivity
14 小时这种以讲师为主导的中国(在线或现场)现场培训面向希望将 AI 编码助手集成到其开发工作流程中的初级到中级软件开发人员。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解 AI 编码助手在软件开发中的作用和能力。
- 利用各种 AI 编码助手工具自动执行日常编码任务。
- 将 AI 编码助手集成到其软件开发生命周期中。
- 提高他们的工作效率,并专注于更复杂和更具创造性的编程任务。
- 解决软件开发中的道德考虑和负责任地使用人工智能。
GitHub Copilot for DevOps Automation and Productivity
14 小时GitHub Copilot 是一个 AI 驱动的编码助手,帮助自动化开发任务,包括 DevOps 操作,如编写 YAML 配置、GitHub Actions 和部署脚本。
这是一个由讲师指导的培训(线上或线下),适合初级到中级专业人士,他们希望使用 GitHub Copilot 来简化 DevOps 任务,提升自动化水平,并提高生产力。
培训结束后,参与者将能够:
- 使用 GitHub Copilot 协助进行 Shell 脚本编写、配置和 CI/CD 管道。
- 在 YAML 文件和 GitHub Actions 中利用 AI 代码补全功能。
- 加速测试、部署和自动化工作流程。
- 在理解 AI 限制和最佳实践的基础上,负责任地使用 Copilot。
课程形式
- 互动式讲座和讨论。
- 大量练习和实践。
- 在实时实验室环境中进行动手操作。
课程定制选项
- 如需定制此课程的培训,请联系我们安排。
GitHub Copilot for Developers
14 小时此讲师引导的中国(线上或线下)培训,面向希望学习如何在开发环境中利用GitHub Copilot功能的初级到中级开发者。
培训结束后,参与者将能够:
- 了解GitHub Copilot的功能和优势。
- 配置并将Copilot集成到开发工作流程中。
- 理解Copilot的高级功能,并学习有效使用Copilot的最佳实践。
GitHub Copilot in Team Environments: Collaboration Best Practices
14 小时此项由教师主导的现场培训(线上或线下)旨在帮助希望优化团队工作流程、加强协作编码实践并有效管理多开发人员环境中Copilot使用的中级到高级参与者。
培训结束时,参与者将能够:
- 为团队环境设置GitHub Copilot。
- 利用Copilot增强协作编码实践。
- 利用Copilot的特性优化团队工作流程。
- 管理多开发人员项目中Copilot的集成。
- 保持跨团队的一致代码质量和标准。
- 利用高级Copilot功能满足团队特定需求。
- 结合其他协作工具提高效率。
GitHub Copilot for Debugging and Code Review
14 小时本次在中国进行的由讲师主导的实时培训(在线或现场)旨在帮助中级QA工程师、开发人员和希望利用GitHub Copilot进行更有效的调试、代码质量提升和精简代码审查的团队负责人。
培训结束时,参与者将能够:
- 为调试和代码审查设置GitHub Copilot。
- 利用Copilot高效地识别和解决bug。
- 利用AI辅助建议提升代码质量。
- 利用Copilot的功能简化代码审查流程。
- 在团队环境中有效地使用Copilot进行协作。
GitHub Copilot for Front-End Development
14 小时这项针对希望使用 GitHub Copilot 来自动化重复的编码任务、改善 UI/UX 设计和简化前端工作流程的中级前端开发人员的教师主导的现场培训,在 中国(线上或现场)进行。
培训结束时,学员将能够:
- 为前端开发项目设置 GitHub Copilot。
- 利用 Copilot 高效生成 HTML、CSS 和 JavaScript 代码。
- 利用 AI 生成的代码建议改善 UI/UX 设计流程。
- 通过实用的 Copilot 集成策略增强前端工作流程。
- 使用 Copilot 帮助检查和调试前端代码。
GitHub Copilot for Python Developers
14 小时这项面向初学者到中级的开发人员的教师授课实时培训(在线或现场)旨在让他们利用Copilot进行特定于的任务、调试和实现机器学习工作流程。
到这次培训结束时,参与者将能够:
- 为开发设置和配置Copilot。
- 利用Copilot编写高效的代码。
- 使用AI生成的建议调试应用程序。
- 自动化重复的编码任务,并提高工作流程的效率。
- 在实现机器学习项目时利用Copilot。
Intermediate GitHub Copilot
14 小时这个由讲师主导的现场培训中国(线上或线下)旨在让中阶参与者利用GitHub Copilot 处理高级编码用例、提高生产力并将 Copilot 集成到他们的开发工作流程中。
这个培训结束时,参加者将能够:
- 针对高级编码任务优化他们对GitHub Copilot 的使用。
- 利用 Copilot 的建议编写更高效、无错误且易于维护的代码。
- 将GitHub Copilot 集成到他们喜欢的 IDE 和工作流程中。
- 利用 Copilot 进行调试和代码重构。
- 了解使用 AI 驱动的编码工具的限制和伦理考虑。
Introduction to GitHub Copilot
7 小时这个由讲师主导的现场培训课程旨在帮助初级开发人员了解GitHub Copilot 的功能、设置它以及有效地使用它来增强他们的编码体验。
培训结束时,参与者将能够:
- 了解GitHub Copilot 是什么以及它是如何工作的。
- 使用支持的代码编辑器设置GitHub Copilot。
- 使用GitHub Copilot 更快地编写、重构和调试代码。
- 利用 Copilot 探索编码技术和解决方案。
- 应用将GitHub Copilot 集成到日常工作流程中的最佳实践。
Tabnine for Beginners
14 小时这种由讲师指导的 中国(在线或现场)现场培训面向希望在 Tabnine 的帮助下提高编码效率的初级开发人员。
在培训结束时,参与者将能够:
- 在他们首选的 IDE 中安装和设置 Tabnine。
- 利用 Tabnine 的自动完成功能来加快编码速度。
- 自定义 Tabnine 的设置以获得最佳帮助。
- 了解 Tabnine 的 AI 如何从他们的代码中学习以提供更好的建议。
Tabnine for Advanced Developers
14 小时这种以讲师为主导的 中国(在线或现场)现场培训面向希望掌握 Tabnine 高级功能的高级开发人员和团队负责人。
在培训结束时,参与者将能够:
- 在复杂的软件项目中实施 Tabnine。
- 针对特定用例定制和训练 Tabnine 的 AI 模型。
- 将 Tabnine 集成到团队工作流程和开发管道中。
- 利用 Tabnine 的见解提高代码质量并加快开发周期。
Tabnine: Code Smarter with AI
21 小时这种由讲师指导的 中国(在线或现场)现场培训面向希望利用 AI 使用 Tabnine 生成代码的开发人员,从新手到专家。
在培训结束时,参与者将能够:
- 了解 AI 驱动的代码生成的基础知识。
- 在其开发环境中安装和配置 Tabnine。
- 利用 Tabnine 实现高效的代码完成和纠错。
- 使用 Tabnine 创建和训练自定义 AI 模型,以执行专门任务。
Tabnine for Python Developers
14 小时这种以讲师为主导的 中国(在线或现场)现场培训面向希望在 Tabnine 的帮助下提高生产力的中级 Python 开发人员和数据科学家。
在培训结束时,参与者将能够:
- 在其 Python 开发环境中安装和配置 Tabnine。
- 使用 Tabnine 的自动完成功能可以更高效地编写 Python 代码。
- 自定义 Tabnine 的行为以适应他们的编码风格和项目需求。
- 了解 Tabnine 的 AI 模型如何专门处理 Python 代码。