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Schulungsübersicht

Grundlagen der KI-gestützten Testentwicklung

  • Moderne Testherausforderungen und die Rolle der KI
  • Prinzipien und Terminologie der generativen Testung
  • Maschinelle Lernmodelle, die bei der automatisierten Testerstellung verwendet werden

Transformation von Anforderungen und Code in KI-generierte Tests

  • Extraktion der Absicht aus Anforderungen und User Stories
  • Verwendung von Sprachmodellen zur Generierung strukturierter Testfälle
  • Gewährleistung von Determinismus und Reproduzierbarkeit in KI-generierten Tests

Automatisierte Generierung von Unit-Tests

  • Erzeugung von Unit-Tests aus dem Quellcode-Kontext
  • Generierung von Eingabe-Permutationen und Grenzfällen
  • Integration generierter Tests in gängige Unit-Test-Frameworks

KI-unterstützte Erstellung von Integrations- und End-to-End-Tests

  • Zuordnung des Systemverhaltens zu Testflüssen
  • Erstellung von Integrationspfaden mithilfe der KI-gestützten Analyse
  • Balance zwischen menschlicher Aufsicht und automatisierter Generierung

Coverage-Vorhersage und Risikomodelle

  • Einsatz von ML-Modellen zur Identifizierung unzureichend getesteter Codebereiche
  • Prognose von Hochrisikobereichen auf Basis historischer Fehler
  • Priorisierung von Tests anhand von Coverage- und Risiko-Vorhersagen

Anwendung von KI-basierter Testintelligenz in CI/CD

  • Einbettung von KI-Analyteschritten in Pipelines
  • Auslösen dynamischer Testauswahl basierend auf Risikoscores
  • Erhalt eines Feedback-Loops für kontinuierlich verbesserte Vorhersagen

Validierung, Governance und Qualitätssicherung

  • Bewertung der Zuverlässigkeit von KI-generierten Tests
  • Steuerung von Bias und Vermeidung von Fehlalarmen
  • Implementierung von Schutzvorkehrungen für den Produktiveinsatz

Skalierung der KI-gestützten Testgenerierung über Teams hinweg

  • Einführungsstrategien für QA- und DevOps-Organisationen
  • Standardisierung von Workflows und Dokumentation
  • Förderung kontinuierlicher Verbesserungen durch Metriken und Erkenntnisse

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis von Softwaretest-Methodologien
  • Erfahrung mit automatisierten Test-Frameworks
  • Kenntnis von Programmierkonzepten und CI/CD-Pipelines

Zielgruppe

  • QA-Ingenieure
  • SDETs
  • DevOps-Teams mit Testverantwortung
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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