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Plan du cours
Introduction à l'IA dans le test de logiciels
- Aperçu des capacités de l'IA en test et QA
- Types d'outils d'IA utilisés dans les flux de travail modernes de tests
- Avantages et risques de l'ingénierie de la qualité basée sur l'IA
LLMs pour la génération de cas de test
- Ingénierie des prompts pour générer des tests unitaires et fonctionnels
- Création de modèles de tests paramétrés et pilotés par les données
- Conversion d'histoires utilisateur et de spécifications en scripts de test
IA dans le test exploratoire et les cas limites
- Identification des branches ou conditions non testées à l'aide de l'IA
- Simulation de scénarios rares ou anormaux d'utilisation
- Stratégies de génération de tests basés sur les risques
Test automatisé d'interface utilisateur (UI) et test de régression
- Utilisation d'outils d'IA comme Testim ou mabl pour la création de tests UI
- Maintenance des tests UI stables grâce à des sélecteurs auto-guérissants
- Analyse d'impact de régression basée sur l'IA après les modifications de code
Analyse des échecs et optimisation des tests
- Clustering des échecs de tests à l'aide de modèles LLM ou ML
- Réduction des exécutions instables de tests et de la fatigue des alertes
- Priorisation de l'exécution des tests basée sur les insights historiques
Intégration dans les pipelines CI/CD
- Intégration de la génération de tests IA dans Jenkins, GitHub Actions ou GitLab CI
- Validation de la qualité des tests lors des demandes de pull
- Retours automatisés et test intelligent en pipeline
Tendances futures et utilisation responsable de l'IA en QA
- Évaluation de la précision et de la sécurité des tests générés par IA
- Gouvernance et traces d'audit pour les processus de test améliorés par IA
- Tendances dans les plateformes AI-QA et l'observabilité intelligente
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience en test de logiciels, planification de tests ou automatisation QA
- Familiarité avec des cadres de test tels que JUnit, PyTest ou Selenium
- Compréhension de base des pipelines CI/CD et des environnements DevOps
Public cible
- Ingénieurs QA
- Ingénieurs en Test de Développement Logiciel (SDETs)
- Testeurs logiciels travaillant dans des environnements Agile ou DevOps
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
Connaissances avancées de l'enseignant dans l'utilisation du copilote et sessions pratiques suffisantes et efficaces
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Formation - Intermediate GitHub Copilot
Traduction automatique