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Schulungsübersicht
Modul 1: Einführung in AI für QA
- Was ist Künstliche Intelligenz?
- Maschinelles Lernen vs. Deep Learning vs. regelbasierte Systeme
- Die Entwicklung des Software-Testings mit AI
- Wichtige Vorteile und Herausforderungen von AI in QA
Modul 2: Grundlagen der Daten und ML für Tester
- Verständnis strukturierter vs. unstrukturierter Daten
- Merkmale, Labels und Trainingsdatensätze
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Einführung in die Modellbewertung (Genauigkeit, Präzision, Recall usw.)
- Real-world QA-Datensätze
Modul 3: AI-Anwendungsfälle in QA
- AI-gestützte Testfallgenerierung
- Fehlervorhersage mit ML
- Testpriorisierung und risikobasiertes Testing
- Visuelles Testing mit Computer Vision
- Loganalyse und Anomalieerkennung
- Natural Language Processing (NLP) für Testskripte
Modul 4: AI-Tools für QA
- Überblick über AI-gestützte QA-Plattformen
- Verwendung von Open-Source-Bibliotheken (z.B. Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) für QA-Prototypen
- Einführung in LLMs in der Testautomatisierung
- Erstellung eines einfachen AI-Modells zur Vorhersage von Testausfällen
Modul 5: Integration von AI in QA-Abläufe
- Evaluierung der AI-Reife ihrer QA-Prozesse
- Continuous Integration und AI: wie man Intelligenz in CI/CD-Pipelines einbettet
- Entwurf intelligenter Testpakete
- Verwaltung von AI-Modellverschiebung und Retrainingszyklen
- Ethische Überlegungen im AI-gestützten Testing
Modul 6: Praktische Laborübungen und Abschlussprojekt
- Lab 1: Automatische Testfallgenerierung mit AI
- Lab 2: Erstellung eines Fehlervorhersagemodells anhand historischer Testdaten
- Lab 3: Verwendung eines LLMs zur Überprüfung und Optimierung von Testskripten
- Abschlussprojekt: End-to-end-Implementierung einer AI-gestützten Testpipeline
Voraussetzungen
Von den Teilnehmern wird erwartet, dass sie:
- 2+ Jahre Erfahrung in Software-Testing/QA-Rollen
- Vertrautheit mit Testautomatisierungstools (z.B. Selenium, JUnit, Cypress)
- Grundkenntnisse in der Programmierung (vorzugsweise in Python oder JavaScript)
- Erfahrung mit Versionskontrolle und CI/CD-Tools (z.B. Git, Jenkins)
- Keine vorherige AI/ML-Erfahrung erforderlich, aber Neugierde und Bereitschaft, zu experimentieren, sind wesentlich.
21 Stunden
Erfahrungsberichte (5)
Gutes Verhältnis, Łukasz hatte Zeit für alle Fragen und konnte jedem helfen, der ein Problem hatte.
Kelly Morris - Titian Software Poland Sp. z o.o.
Kurs - Selenium WebDriver in C#
Maschinelle Übersetzung
Anzahl der praktischen Übungen.
Jakub Wasikowski - riskmethods sp. z o.o
Kurs - API Testing with Postman
Maschinelle Übersetzung
Der Trainer erklärte jede Funktion gründlich.
Argean Quilaquil - DXC
Kurs - TestComplete
Maschinelle Übersetzung
Der Trainer ist nett. Seine Erklärungen sind klar und interessant. Er bemüht sich, die Unterrichtseinheiten so spannend wie möglich zu gestalten. Ich habe den Unterricht genossen und viel Wissen gewonnen. Vielen Dank. Die nützlichste Technik, die ich gelernt habe, ist das Finden von Elementen für verschiedene Webkomponenten wie Textfelder, Radio-Buttons und Schaltflächen. Manchmal wird die Element-ID nicht korrekt erfasst. Wir haben eine andere Methode zum Finden von Elementen durch Verwendung von CSS Selektoren, XPath, Name und ID kennengelernt. Ich mag die Erklärung. Danke
Bee Chin Chuah - I-Access Solutions Pte Ltd
Kurs - Advanced Selenium with C#
Maschinelle Übersetzung
The One on One session is amazing!! And thankful that the trainer's skills are Excellent and his willingness to share them to the fullness. I am very satisfied. . with the training and I wouldn't have wish to have done it anywhere else. I would only wish that I had One day longer for the training.
Isaac Nyembo - Bechtle Clouds GmbH
Kurs - Advanced Selenium
Maschinelle Übersetzung
