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Dauer 21 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in KI für QA
- Was ist künstliche Intelligenz?
- Maschinelles Lernen vs. Deep Learning vs. regelbasierte Systeme
- Die Evolution des Softwaretestings mit KI
- Wichtige Vorteile und Herausforderungen von KI in der QA
Grundlagen zu Daten und ML für Tester
- Verständnis von strukturierten vs. unstrukturierten Daten
- Merkmale, Labels und Trainingsdatensätze
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Einführung in die Modellbewertung (Genauigkeit, Präzision, Recall usw.)
- QA-Datensätze aus der Praxis
KI-Anwendungsfälle in der QA
- KI-gestützte Testfallgenerierung
- Fehlerprognose mit ML
- Testpriorisierung und risiko-basiertes Testing
- Visuelles Testing mit Computer Vision
- Log-Analyse und Anomalie-Erkennung
- Naturalsprachverarbeitung (NLP) für Testskripte
KI-Tools 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-Bereitschaft Ihrer QA-Prozesse
- Kontinuierliche Integration und KI: Wie Intelligenz in CI/CD-Pipelines eingebettet werden kann
- Gestaltung intelligenter Testsuiten
- Verwaltung von KI-Modell-Drift und Re-Training-Zyklen
- Ethische Überlegungen beim KI-gestützten Testing
Praktische Labore und Abschlussprojekt
- Lab 1: Testfallgenerierung mittels KI automatisieren
- Lab 2: Aufbau eines Fehlerprognose-Modells basierend auf historischen Testdaten
- Lab 3: Nutzung eines LLM zur Überprüfung und Optimierung von Testskripten
- Abschlussprojekt: Durchgängige Implementierung einer KI-gestützten Test-Pipeline
Voraussetzungen
Von den Teilnehmern wird erwartet, dass sie über Folgendes verfügen:
- 2+ Jahre Erfahrung in Software-Testing- oder QA-Rollen
- Vertrautheit mit Testautomatisierungstools (z. B. Selenium, JUnit, Cypress)
- Grundkenntnisse in Programmierung (vorzugsweise in Python oder JavaScript)
- Erfahrung mit Versionskontrolle und CI/CD-Tools (z. B. Git, Jenkins)
- Keine vorherige KI/ML-Erfahrung erforderlich, jedoch sind Neugier und Bereitschaft zum Experimentieren essenziell
Erfahrungsberichte (3)
Die Möglichkeiten von Postman und seine zukünftige Nutzung.
Gordana Gacic - SEE Digital D.O.O.
Kurs - API Testing with Postman
Maschinelle Übersetzung
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