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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