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期間 14 時間
コース概要
ソフトウェアテストにおけるAI入門
- テストおよびQAにおけるAIの機能概要
- モダンなテストワークフローで使用されるAIツールの種類
- AI駆動型品質エンジニアリングのメリットとリスク
テストケース生成におけるLLMの活用
- 単体テストおよび機能テスト生成のためのプロンプトエンジニアリング
- パラメータ化およびデータ駆動型テストテンプレートの作成
- ユーザーストーリーや要件をテストスクリプトへの変換
探索的テストおよびエッジケーステストにおけるAI
- AIを用いた未テストのブランチまたは条件の識別
- 稀なまたは異常な使用シナリオのシミュレーション
- リスクベースのテスト生成戦略
UIおよび回帰テストの自動化
- TestimやmablなどのAIツールを用いたUIテストの作成
- 自己修復セレクタによる安定したUIテストの維持
- コード変更後のAIベースの回帰影響分析
障害分析及びテスト最適化
- LLMまたはMLモデルを用いたテスト失敗のクラスタリング
- フレイキーなテスト実行とアラームの煩雑さの削減
- 過去の知見に基づくテスト実行の優先順位付け
CI/CDパイプラインとの統合
- Jenkins、GitHub Actions、またはGitLab CIへのAIテスト生成の組み込み
- プルリクエスト時のテスト品質の検証
- パイプラインにおける自動化ロールバックとスマートテストゲーティング
将来のトレンドおよびQAにおけるAIの責任ある利用
- AI生成テストの正確性および安全性の評価
- AI強化テストプロセスにおけるガバナンスと監査証跡
- AI-QAプラットフォームとインテリジェントなオブザーバビリティのトレンド
まとめと次のステップ
要求
- ソフトウェアテスト、テスト計画、またはQA自動化の経験
- JUnit、PyTest、Seleniumなどのテストフレームワークの習熟
- CI/CDパイプラインおよびDevOps環境の基礎的な理解
対象者
- QAエンジニア
- ソフトウェア開発テストエンジニア(SDET)
- アジャイルまたはDevOps環境で活動するソフトウェアテスター
お客様の声 (1)
PythonのStreamlitライブラリについての知識を得ることができました。確実に、R Shinyで作成された私のチームのアプリケーションを改善するために使用してみます。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
コース - GitHub Copilot for Developers
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