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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 approfondies du conférencier sur l'utilisation avancée de Copilot et séance pratique suffisante et efficace
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Formation - Intermediate GitHub Copilot
Traduction automatique