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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Grundlagen der KI-gesteuerten Testengineering
- Moderne Herausforderungen im Testen und die Rolle der KI
- Prinzipien und Terminologie des generativen Testens
- Einsatz von Machine-Learning-Modellen in der automatisierten Testerstellung
Von Anforderungen und Code zu KI-generierten Tests
- Extraktion der Absicht aus Anforderungen und User Stories
- Nutzung von Sprachmodellen zur Erstellung strukturierter Testfälle
- Garantie von Determinismus und Reproduzierbarkeit bei KI-generierten Tests
Automatisierte Erstellung von Unit-Tests
- Erzeugung von Unit-Tests basierend auf Quellcode-Kontext
- Generierung von Eingabepermutationen und Grenzfällen
- Integration der generierten Tests in gängige Unit-Testing-Frameworks
KI-unterstützte Erstellung von Integrations- und End-to-End-Tests
- Abbildung des Systemverhaltens auf Testflüsse
- Erstellung von Integrationspfaden mittels KI-gestützter Analyse
- Ausgleich zwischen menschlicher Aufsicht und automatisierter Generierung
Coverage-Vorhersage und Risikomodellierung
- Identifizierung unzureichend getesteter Codebereiche mit ML-Modellen
- Vorhersage hochrisikobereicher Bereiche auf Basis historischer Fehler
- Priorisierung von Tests anhand von Coverage- und Risikovoraussagen
Einsatz von KI-basiertem Test-Intelligence in CI/CD
- Integration von KI-Analyseverfahren in Pipelines
- Auslösung dynamischer Testauswahl basierend auf Risikoscores
- Aufrechterhaltung einer Feedback-Schleife für kontinuierlich verbesserte Vorhersagen
Validierung, Governance und Qualitätssicherung
- Bewertung der Zuverlässigkeit von KI-generierten Tests
- Management von Bias und Vermeidung von Fehlpositiven
- Festlegung von Schutzmechanismen 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 der Methodik der Softwaretests
- Erfahrung mit automatisierten Test-Frameworks
- Kenntnisse in Programmierkonzepten und CI/CD-Pipelines
Zielgruppe
- QA-Engineers
- SDETs
- DevOps-Teams mit Verantwortung für Tests
