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课程大纲
模块1:AI在QA中的介绍
- 什么是人工智能?
- 机器学习 vs 深度学习 vs 基于规则的系统
- AI在软件测试中的演变
- AI在QA中的主要优势和挑战
模块2:测试人员的数据和ML基础
- 理解结构化与非结构化数据
- 特征、标签和训练数据集
- 监督学习与无监督学习
- 模型评估简介(准确率、精确率、召回率等)
- 现实世界中的QA数据集
模块3:AI在QA中的用例
- AI驱动的测试用例生成
- 使用ML进行缺陷预测
- 测试优先级和基于风险的测试
- 计算机视觉在视觉测试中的应用
- 日志分析和异常检测
- 自然语言处理(NLP)在测试脚本中的应用
模块4:QA中的AI工具
- AI驱动的QA平台概览
- 使用开源库(如Python、Scikit-learn、TensorFlow、Keras)进行QA原型设计
- LLM在测试自动化中的介绍
- 构建一个简单的AI模型来预测测试失败
模块5:将AI集成到QA工作流程中
- 评估QA流程的AI准备情况
- 持续集成与AI:如何将智能嵌入CI/CD管道
- 设计智能测试套件
- 管理AI模型漂移和重新训练周期
- AI驱动测试中的伦理考量
模块6:实践实验与毕业项目
- 实验1:使用AI自动生成测试用例
- 实验2:使用历史测试数据构建缺陷预测模型
- 实验3:使用LLM审查和优化测试脚本
- 毕业项目:端到端实现AI驱动的测试管道
要求
参与者需具备:
- 2年以上软件测试/QA经验
- 熟悉测试自动化工具(如Selenium、JUnit、Cypress)
- 编程基础知识(最好是Python或JavaScript)
- 版本控制和CI/CD工具使用经验(如Git、Jenkins)
- 无需AI/ML经验,但需具备好奇心和实验精神
21 小时
客户评论 (3)
讲师的耐心和节奏。
Jace - Vodacom
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
我获得了新知识,对此我非常有信心。没有任何不清楚的地方。
Barbara - Titian Software Poland Sp. z o.o.
课程 - Selenium WebDriver in C#
机器翻译