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 Dauer 21 Stunden

Schulungsübersicht

Einführung in KI für QA

  • Was ist künstliche Intelligenz?
  • Machine Learning vs. Deep Learning vs. regelbasierte Systeme
  • Die Evolution der Softwaretests durch KI
  • Wichtige Vorteile und Herausforderungen von KI in QA

Grundlagen zu Daten und ML für Tester

  • Verständnis von strukturierten und unstrukturierten Daten
  • Features, Labels und Trainingsdatensätze
  • Überwachtes und unüberwachtes Lernen
  • Einführung in die Modellbewertung (Genauigkeit, Präzision, Recall usw.)
  • Praktische QA-Datensätze

KI-Anwendungsfälle in QA

  • KI-gestützte Testfallgenerierung
  • Fehlervorhersage mit ML
  • Testpriorisierung und risikobasiertes Testen
  • Visuelles Testen mit Computer Vision
  • Log-Analyse und Anomalieerkennung
  • Naturale Sprachverarbeitung (NLP) für Testskripte

KI-Werkzeuge für QA

  • Überblick über KI-fähige QA-Plattformen
  • Nutzung von Open-Source-Bibliotheken (z. B. Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) für QA-Prototypen
  • Einführung in LLMs in der Testautomatisierung
  • Aufbau eines einfachen KI-Modells zur Vorhersage von Testfehlern

Integration von KI in QA-Workflows

  • Bewertung der KI-Readiness Ihrer QA-Prozesse
  • Continuous Integration und KI: Wie man Intelligenz in CI/CD-Pipelines einbettet
  • Gestaltung intelligenter Testsuites
  • Verwaltung von KI-Modell-Drift und Re-Training-Zyklen
  • Ethische Überlegungen im KI-gestützten Testen

Praktische Labore und Capstone-Projekt

  • Lab 1: Automatisierung der Testfallgenerierung mit KI
  • Lab 2: Aufbau eines Fehlervorhersagemodells anhand historischer Testdaten
  • Lab 3: Nutzung eines LLMs zur Überprüfung und Optimierung von Testskripten
  • Capstone: End-to-End-Implementierung einer KI-gestützten Testpipeline

Voraussetzungen

Von den Teilnehmern wird Folgendes erwartet:

  • Mind. 2 Jahre Erfahrung in Softwaretest- oder QA-Rollen
  • Vertrautheit mit Testautomatisierungswerkzeugen (z. B. Selenium, JUnit, Cypress)
  • Grundkenntnisse in der Programmierung (bevorzugt in Python oder JavaScript)
  • Erfahrung mit Versionskontroll- und CI/CD-Werkzeugen (z. B. Git, Jenkins)
  • Keine Vorkenntnisse in KI/ML erforderlich, jedoch sind Neugier und Bereitschaft zum Experimentieren unerlässlich

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (3)

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