Szkolenie AI dla testerów
Poziom
PodstawowyCzas
24h / 3 dniTermin
IndywidualnieCena
IndywidualnieSzkolenie AI dla testerów
Szkolenie „AI dla testerów” to kompleksowy kurs łączący wiedzę z zakresu sztucznej inteligencji z praktyką testowania oprogramowania. Podczas trzech intensywnych dni uczestnicy poznają, jak wykorzystać AI do analizy danych testowych, generowania przypadków testowych, automatyzacji procesów QA oraz optymalizacji jakości oprogramowania. Program obejmuje zarówno podstawy teoretyczne, jak i praktyczne warsztaty, w których uczestnicy nauczą się tworzyć prompty, integrować AI z popularnymi narzędziami testowymi i skutecznie zarządzać ryzykiem związanym z użyciem generatywnej AI w procesach testowania.
Dla kogo jest to szkolenie?
Osób pracujących w obszarze QA lub testowania oprogramowania (manualnego lub automatycznego)-
Specjalistów posiadających podstawową znajomość narzędzi do testowania
-
Testerów zainteresowanych wykorzystaniem AI do automatyzacji, analizy i optymalizacji procesów QA
-
Osób chcących poznać praktyczne narzędzia AI wspierające testerów
Czego nauczysz się na tym szkoleniu?
- Podstaw sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w kontekście QA
- Tworzenia i optymalizacji promptów wspierających generowanie przypadków testowych
- Automatyzacji analizy wyników testów z użyciem AI
- Generowania przypadków testowych dla różnych typów testów
- Integracji AI z popularnymi narzędziami testerskimi (Selenium, Playwright, Cypress)
- Weryfikacji poprawności i pokrycia testów przy wsparciu AI
- Rozpoznawania ograniczeń modeli AI i zarządzania ryzykiem ich stosowania
Program szkolenia
Dzień 1 – Wprowadzenie do AI w testowaniu
- Podstawy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w kontekście QA
- Obszary zastosowań AI w testowaniu: analiza danych testowych, automatyzacja, generowanie przypadków testowych
- LLM i SLM – rozwój modeli językowych, jak działają i jak mogą wspierać testerów
- Przegląd narzędzi i środowisk: OpenAI API, narzędzia open source, integracje z popularnymi frameworkami testowymi
- AI a jakość oprogramowania – jak AI zmienia cykl życia testów i rola testera w procesie
- Wyzwania związane z wdrażaniem AI w QA: wiarygodność wyników, bezpieczeństwo, zgodność z regulacjami
Dzień 2 – AI w praktyce testera
- Wprowadzenie do Prompt Engineering w pracy testera: jak pisać zapytania do generowania przypadków testowych i scenariuszy QA
- Generowanie przypadków testowych dla różnych typów testów (jednostkowych, integracyjnych, eksploracyjnych)
- Automatyzacja analizy wyników testów z użyciem AI
- Wspomaganie tworzenia skryptów testowych i danych testowych
- Weryfikacja poprawności i pokrycia testów przy wsparciu AI
- Ograniczenia modeli AI w testowaniu – halucynacje, błędy w analizie wyników, ocena ryzyka
Dzień 3 – Narzędzia i case studies
- Integracja AI z narzędziami do automatyzacji testów (np. Selenium, Playwright, Cypress)
- Generowanie i analiza raportów testowych przy wsparciu AI
- QA Copilot – wykorzystanie narzędzi opartych na GenAI do wspomagania testów
- Praktyczne przykłady zastosowań:
- Testy regresyjne z AI
- Identyfikacja braków w testach
- Automatyczne sugestie dla testów eksploracyjnych
- Przygotowanie danych testowych wraz z AI, możliwości oraz potencjalne ryzyka
- Przyszłość AI w QA: predykcyjne wykrywanie błędów i analiza ryzyk
- Dyskusja podsumowująca: jak efektywnie wdrażać AI w zespołach testerskich
