Schulungsübersicht
Modul 1: Einführung in AI für QA
- Was ist Artificial Intelligence?
- Machine Learning vs. Deep Learning vs. regelbasierte Systeme
- Die Entwicklung des Softwaretestens mit AI
- Hauptvorteile und Herausforderungen von AI in QA
Modul 2: Daten- und ML-Grundlagen für Tester
- Verständnis strukturierter versus unstrukturierter Daten
- Features, Labels und Trainingsdatensätze
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Einführung in die Modellbewertung (Genauigkeit, Präzision, Recall usw.)
- QA-Datensätze aus der Praxis
Modul 3: AI-Anwendungsfälle in QA
- AI-gestützte Testfallgenerierung
- Fehlerprognose mittels ML
- Testpriorisierung und risikobasiertes Testen
- Visuelles Testen mit Computer Vision
- Loganalyse und Anomalieerkennung
- Natural Language Processing (NLP) für TestsSkripte
Modul 4: AI-Tools für QA
- Überblick über AI-fähige QA-Plattformen
- Verwendung von Open-Source-Bibliotheken (z.B. Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) für QA-Prototypen
- Einführung in LLMs in der Testautomatisierung
- Aufbau eines einfachen AI-Modells zur Vorhersage von Testfehlern
Modul 5: Integration von AI in QA-Abläufe
- Bewertung der AI-Bereitschaft Ihrer QA-Prozesse
- Kontinuierliche Integration und AI: Wie man Intelligenz in CI/CD-Pipelines einbettet
- Entwurf intelligenter Test-Suites
- Verwaltung von Model Drift und Nachschulungszyklen
- Ethische Überlegungen im AI-gestützten Testen
Modul 6: Praktische Übungen und Abschlussprojekt
- Übung 1: Automatisierte Testfallgenerierung mit AI
- Übung 2: Aufbau eines Fehlerprognosemodells anhand historischer Testdaten
- Übung 3: Einsatz eines LLM zur Überprüfung und Optimierung von TestsSkripten
- Abschlussprojekt: Durchgängige Implementierung einer AI-gestützten Testpipeline
Voraussetzungen
Die Teilnehmer sollten folgende Kenntnisse mitbringen:
- Mindestens 2 Jahre Erfahrung in Softwaretest-/QA-Rollen
- Vertrautheit mit Testautomatisierungstools (z.B. Selenium, JUnit, Cypress)
- Grundkenntnisse in Programmierung (vorzugsweise Python oder JavaScript)
- Erfahrung mit Versionskontrolle- und CI/CD-Tools (z.B. Git, Jenkins)
- Keine Vorkenntnisse in AI/ML erforderlich, jedoch Neugier und Experimentierfreude essentiell
Erfahrungsberichte (3)
Praktische Übungen erleichtern das Behalten von Informationen.
ashley bolen - Insurance Corporation of British Columbia
Kurs - Test Automation with Selenium
Maschinelle Übersetzung
Hauptthemen können im Voraus mit dem Trainer besprochen und vereinbart werden. Entspannte und angenehme Atmosphäre während der Seminarstage.
Lorenz - Continentale Lebensversicherung AG
Kurs - Advanced Selenium
Maschinelle Übersetzung
Ich habe neue Kenntnisse erworben und bin mir ziemlich sicher dabei. Es gibt nichts Unklares.
Barbara - Titian Software Poland Sp. z o.o.
Kurs - Selenium WebDriver in C#
Maschinelle Übersetzung