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课程时长 21 小时
课程大纲
QA中的AI入门
- 什么是人工智能?
- 机器学习与深度学习及基于规则系统的区别
- AI驱动的软件测试演变
- AI在QA中的关键优势与挑战
测试人员的数据与ML基础
- 理解结构化与非结构化数据
- 特征、标签及训练数据集
- 监督学习与无监督学习
- 模型评估入门(准确率、精确率、召回率等)
- 真实的QA数据集
QA中的AI应用场景
- AI驱动的测试用例生成
- 使用ML进行缺陷预测
- 测试优先级排序及基于风险的测试
- 基于计算机视觉的视觉测试
- 日志分析与异常检测
- 用于测试脚本的自然语言处理(NLP)
QA中的AI工具
- AI赋能的QA平台概览
- 使用开源库(如Python、Scikit-learn、TensorFlow、Keras)构建QA原型
- 测试自动化中的大语言模型(LLM)简介
- 构建简单的AI模型以预测测试失败
将AI集成到QA工作流中
- 评估QA流程的AI就绪状态
- 持续集成与AI:如何在CI/CD管道中嵌入智能
- 设计智能测试套件
- 管理AI模型漂移及再训练周期
- AI驱动测试中的伦理考量
实操练习与毕业设计
- 实验室1:使用AI自动化测试用例生成
- 实验室2:使用历史测试数据构建缺陷预测模型
- 实验室3:使用LLM审查并优化测试脚本
- 毕业设计:端到端实施AI驱动的测试管道
要求
参与者应满足以下条件:
- 拥有2年以上软件测试/QA经验
- 熟悉测试自动化工具(如Selenium、JUnit、Cypress)
- 具备基本的编程知识(优选Python或JavaScript)
- 具有版本控制和CI/CD工具的使用经验(如Git、Jenkins)
- 无需具备AI/ML经验,但必须具备好奇心及乐于实验的态度
客户评论 (3)
Postman的可能性及其未来用途。
Gordana Gacic - SEE Digital D.O.O.
课程 - API Testing with Postman
机器翻译
实践练习,更容易记住信息
ashley bolen - Insurance Corporation of British Columbia
课程 - Test Automation with Selenium
机器翻译
关键主题可以提前与培训师讨论并达成一致。研讨会期间氛围轻松愉快。
Lorenz - Continentale Lebensversicherung AG
课程 - Advanced Selenium
机器翻译