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中的关键优势和挑战
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
- 使用机器学习进行缺陷预测
- 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平台概述
- 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
- 构建简单的AI模型以预测测试失败
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模型漂移和再训练周期
- 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自动化测试用例生成
- 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:端到端实施AI驱动的测试管道
要求
学员应具备:
- 2年以上软件测试/QA工作经验
- 熟悉测试自动化工具(如Selenium、JUnit、Cypress)
- 具备基本的编程知识(最好是Python或JavaScript)
- 具备版本控制和CI/CD工具的使用经验(如Git、Jenkins)
- 不需要具备AI/ML经验,但需要有好奇心和实验精神
客户评论 (5)
良好的融洽关系,Łukasz 有时间回答每个人的问题,并且能够说明任何有任何问题的人
Kelly Morris - Titian Software Poland Sp. z o.o.
课程 - Selenium WebDriver in C#
机器翻译
Amount of hands-on excersises.
Jakub Wasikowski - riskmethods sp. z o.o
课程 - API Testing with Postman
The trainer explained every functionality thoroughly.
Argean Quilaquil - DXC
课程 - TestComplete
Trainer is nice. His explanation is clear and interesting. He try to make the lessons interesting as possible. I enjoyed the lesson and gained a lot of knowledge. Thank you so much. The most useful technique I learned is the locating elements for different web component like textbox, radio buttons and buttons. Sometimes, the element ID is not capture correctly. We learned a different way of locating elements by using CSS selectors, XPath, Name and ID. I like the explanation. Thanks
Bee Chin Chuah - I-Access Solutions Pte Ltd
课程 - Advanced Selenium with C#
The One on One session is amazing!! And thankful that the trainer's skills are Excellent and his willingness to share them to the fullness. I am very satisfied. . with the training and I wouldn't have wish to have done it anywhere else. I would only wish that I had One day longer for the training.