Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή στον τομέα του λογισμικού δοκιμασίας με χρησιμοποίηση τεχνητής νοημοσύνης
- Περιγραφή των δυνατοτήτων της τεχνητής νοημοσύνης στη δοκιμασία και τη QA
- Τύποι εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης που χρησιμοποιούνται σε σύγχρονες δοκιμαστικές καθαρότητες
- Συμφέροντα και κινδύνοι του επιμελητή της ποιότητας βασισμένου στην τεχνητή νοημοσύνη
Μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) για δημιουργία κειμένου τεστ
- Μηχανική προεξέτασης για την παραγωγή ενότητων και λειτουργικών δοκιμασιών
- Δημιουργία παραμετρικών και δεδομένων-κεντρικών προσαρμοσμένων πλατφόρμων
- Μετατροπή χρηστικών ιστοριών και απαιτήσεων σε δοκιμαστικές διαδικασίες
Τεχνητή νοημοσύνη στην εξερευνητική και τη δοκιμασία απώλειας
- Αναγνώριση μη-δοκιμασμένων κλάδων ή συνθήκων χρησιμοποιώντας τεχνητή νοημοσύνη
- Προσομοιώση σπάνιων ή ακραιφνίων καταστάσεων χρήσης
- Στρατηγικές δοκιμασίας βασισμένες στους κινδύνους
Αυτόματη UI και πλήρωση δοκιμασίας
- Χρησιμοποιώντας εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης όπως το Testim ή mabl για δημιουργία UI test
- Καθολική φυλακή σταθερών Δοκιμασιών UI μέσω αυτό-άδειων selector
- Πλήρης βάση δοκιμασίας με τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης από τη συναθροϊσμένη αλλαγή κώδικα
Ανάλυση πτωχείου και βελτιστοποίηση δοκιμασίας
- Συσσώρευση σφαλμάτων δοκιμασίας μέσω LLMs ή ML προτύπων
- Μείωση ασταθών τρέχων δοκιμασιών και εξάντλησης warning
- Προτεραιοτοποίηση εκτέλεσης δοκιμασιών με βάση υπόθεση ιστορικής
Ενσωμάτωση CI/CD Pipeline
- Περιέχον τη διαδίκτυα AI test generation στα Jenkins, GitHub Actions, ή GitLab CI
- Επικύρωση ποιότητας καθώς ενεργεί pull request
- Αυτοματή απόσυρη και νοημοσύνη προβάλλων τεστ στις διαδίκτυες
Μέλλοντικές τάσεις και υπεύθυνη χρήση AI στη QA
- Αξιολόγηση ακρίβειας και ασφάλειας των δοκιμαστικών που δημιουργήθηκαν με AI
- Διοίκηση και ιστορικά για τη δοκιμαστική βασισμένη στην AI
- Τάσεις πλατφόρμων AI-QA και ευφυής αναδρομική μελέτη (observability)
Σύνοψη και επόμενα βήματα
Απαιτήσεις
- Εμπειρία σε δοκιμασία λογισμικού, πλάνωμα τεστή ή αυτοματοποίηση QA
- Γνώρισμα με δοκιμαστικές πλάτφορμες όπως η JUnit, PyTest ή Selenium
- Βασική κατανόηση των διαδικτύων CI/CD και των περιβάλλοντα DevOps
Ακροατήριο
- QA Μηχανικοί
- Επεξεργάστες Λογισμικού Δοκιμασίας (SDETs)
- Δοκιμαστές λογισμικού που εργάζονται σε αυτόγερες ή DevOps ρύθμιση
14 Ώρες
Σχόλια (1)
Γνώση του καθηγητή στο προχωρημένο χρήσιμο του copilot & Αρκετή και αποδοτική πρακτική σεσιόν
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Κομμάτι - Intermediate GitHub Copilot
Μηχανική Μετάφραση