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Struttura del corso
Modulo 1: Introduzione all'IA per la QA
- Che cos'è l'Intelligenza Artificiale?
- Machine Learning vs Deep Learning vs Sistemi basati su regole
- L'evoluzione del testing software con l'IA
- Vantaggi e sfide dell'IA nella QA
Modulo 2: Nozioni di base sui dati e l'ML per i tester
- Comprendere i dati strutturati vs non strutturati
- Feature, etichette e dataset di training
- Apprendimento supervisionato e non supervisionato
- Introduzione alla valutazione del modello (precisione, accuratezza, richiamo, ecc.)
- Dataset QA reali
Modulo 3: Utilizzo dell'IA Use Case nella QA
- Generazione di casi di test supportata dall'IA
- Predizione dei difetti utilizzando l'ML
- Prioritizzazione dei test e testing basato sui rischi
- Testing visivo con la visione artificiale
- Analisi dei log e rilevamento delle anomalie
- Processamento del linguaggio naturale (NLP) per gli script di test
Modulo 4: Strumenti AI per la QA
- Panoramica sui sistemi di QA abilitati dall'IA
- Utilizzo delle librerie open-source (ad esempio, Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) per i prototipi di QA
- Introduzione agli LLM nel test automizzato
- Costruzione di un semplice modello AI per la previsione degli errori dei test
Modulo 5: Integrazione dell'IA nei flussi di lavoro della QA
- Valutazione della prontezza dell'IA nei processi di QA
- Integrazione continua e IA: come incorporare l'intelligenza nelle pipeline CI/CD
- Progettazione di kit di test intelligenti
- Gestione del deragamento dei modelli AI e dei cicli di riaddestramento
- Considerazioni etiche nel testing supportato dall'IA
Modulo 6: Laboratori pratici e progetto finale
- Laboratorio 1: Automatizzare la generazione di casi di test utilizzando l'IA
- Laboratorio 2: Costruire un modello di predizione dei difetti utilizzando i dati storici dei test
- Laboratorio 3: Utilizzare un LLM per la revisione e l'ottimizzazione degli script di test
- Progetto finale: Implementazione end-to-end di una pipeline di testing supportata dall'IA
Requisiti
Participants are expected to have:
- 2+ years experience in software testing/QA roles
- Familiarity with test automation tools (e.g., Selenium, JUnit, Cypress)
- Basic knowledge of programming (preferably in Python or JavaScript)
- Experience with version control and CI/CD tools (e.g., Git, Jenkins)
- No prior AI/ML experience required, though curiosity and willingness to experiment are essential
21 ore
Recensioni (5)
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