Sztuczna inteligencja w testowaniu oprogramowania: optymalizacja przepływu pracy i walidacja modelu

Nowoczesne oprogramowanie rozwija się szybciej niż kiedykolwiek. Aby nadążyć za tym tempem, specjaliści ds. zapewnienia jakości potrzebują więcej niż tradycyjnych narzędzi. Włączenie sztucznej inteligencji do procesu testowania pozwala pracować inteligentniej, zapewniając jednocześnie niezawodność złożonych, niedeterministycznych funkcji oprogramowania. Ten kurs zapewnia testerom jasną ścieżkę do przyjęcia AI zarówno jako narzędzia produktywności, jak i przedmiotu weryfikacji.Zdobędziesz umiejętności, aby poprawić codzienne procedury testowania i specjalistyczną wiedzę wymaganą do sprawdzenia zachowania systemów opartych na AI. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje AI i uczenia maszynowego związane z zapewnianiem jakości. - Zastosuj szybką inżynierię, aby wygenerować kompleksowe przypadki testowe i wyraźne raporty o błędach. - Strategie Master do testowania dużych modeli językowych (LLM) i niedeterministycznych wyjść systemowych. - Wdrażaj podejścia oparte na AI do automatycznej konserwacji testów i wykrywania regresji interfejsu użytkownika. - Ćwicz techniki walidacji danych, w tym sprawdzanie stronniczości i halucynacji w odpowiedziach AI. - Poznaj nowoczesne wzorce walidacji dla systemów Retrieval-Augmented Generation (RAG). Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i podstawowych definicji, a następnie przechodzi do praktycznego zastosowania narzędzi AI w cyklu życia testów.Następnie przejdziesz do zaawansowanych metodologii weryfikacji funkcji AI jako produktu. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w testowaniu oprogramowania i profesjonalistów zajmujących się ręcznym zapewnianiem jakości, którzy chcą zmodernizować swój zestaw umiejętności.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w zakresie sztucznej inteligencji lub programowania. Zacznij budować swoją wiedzę w przyszłości zapewnienia jakości już dziś.