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Durée 21 heures
Plan du cours
Introduction à l'IA pour la QA
- Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
- Apprentissage automatique vs Apprentissage profond vs Systèmes basés sur des règles
- L'évolution des tests logiciels avec l'IA
- Principaux avantages et défis de l'IA en QA
Données et bases de l'AM pour les testeurs
- Comprendre les données structurées vs non structurées
- Caractéristiques, étiquettes et jeux de données d'entraînement
- Apprentissage supervisé et non supervisé
- Introduction à l'évaluation des modèles (précision, rappel, etc.)
- Jeux de données QA du monde réel
Cas d'usage de l'IA en QA
- Génération de cas de test alimentée par l'IA
- Prévision des défauts à l'aide de l'AM
- Prériorisation des tests et tests basés sur les risques
- Tests visuels avec la vision par ordinateur
- Analyse des journaux et détection d'anomalies
- Traitement du langage naturel (NLP) pour les scripts de test
Outils d'IA pour la QA
- Aperçu des plateformes QA dotées de fonctions IA
- Utilisation de bibliothèques open source (ex. : Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) pour des prototypes QA
- Introduction aux grands modèles de langage (LLM) dans l'automatisation des tests
- Construction d'un modèle d'IA simple pour prédire les échecs de tests
Intégration de l'IA dans les flux de travail QA
- Évaluation de la maturité IA de vos processus QA
- Intégration continue et IA : comment intégrer l'intelligence dans les pipelines CI/CD
- Conception de suites de tests intelligentes
- Gestion de la dérive des modèles d'IA et des cycles de réentraînement
- Considérations éthiques dans les tests alimentés par l'IA
Travaux pratiques et projet de fin de cours
- Labo 1 : Automatiser la génération de cas de test à l'aide de l'IA
- Labo 2 : Créer un modèle de prévision des défauts à partir de données de tests historiques
- Labo 3 : Utiliser un LLM pour réviser et optimiser les scripts de test
- Projet de fin : Mise en œuvre de bout en bout d'un pipeline de tests alimenté par l'IA
Pré requis
Les participants sont attendus avec :
- 2 ans d'expérience minimum dans des rôles de test logiciel/QA
- Familiarité avec les outils d'automatisation des tests (ex. : Selenium, JUnit, Cypress)
- Connaissances de base en programmation (de préférence en Python ou JavaScript)
- Expérience avec les outils de contrôle de version et CI/CD (ex. : Git, Jenkins)
- Aucune expérience préalable en IA/AM n'est requise, bien que la curiosité et la volonté d'expérimenter soient essentielles
Nos clients témoignent (3)
Les possibilités de Postman et son utilisation future.
Gordana Gacic - SEE Digital D.O.O.
Formation - API Testing with Postman
Traduction automatique
exercices pratiques, facilitant la mémorisation des informations
ashley bolen - Insurance Corporation of British Columbia
Formation - Test Automation with Selenium
Traduction automatique
La disponibilité du formateur pour répondre aux questions, ainsi que les démonstrations imagées et concrètes sur TestComplete.