お問い合わせを送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
予約を送信いただきありがとうございます!当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
コース概要
モジュール1: QAにおけるAIの導入
- 人工知能とは何か
- 機械学習とディープラーニング、ルールベースシステムとの比較
- AIと共に進化するソフトウェアテスト
- QAにおけるAIの主要な利点と課題
モジュール2: テスター向けデータとMLの基礎
- 構造化データと非構造化データの理解
- 特徴量、ラベル、およびトレーニングデータセット
- 監督学習と非監督学習
- モデル評価の概要(精度、適合率、再現率など)
- 実世界のQAデータセット
モジュール3: QAにおけるAIのユースケース
- AIを活用したテストケース生成
- MLを使用した欠陥予測
- テストの優先順位付けとリスクベースのテスト
- コンピュータビジョンを活用した視覚的なテスト
- ログ分析と異常検知
- テストスクリプトの自然言語処理(NLP)
モジュール4: QA向けAIツール
- AI搭載QAプラットフォームの概要
- オープンソースライブラリ(例: Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras)を用いたQAプロトタイプ
- テスト自動化におけるLLMの導入
- テスト失敗予測モデルの簡単な構築
モジュール5: QAワークフローへのAI統合
- あなたのQAプロセスのAI対応度評価
- CI/CDとAI: 知能をCI/CDパイプラインに組み込む方法
- 智能化されたテストスイートの設計
- AIモデルのドリフト管理と再学習サイクル
- AIを活用したテストにおける倫理的考慮事項
モジュール6: 実践的なラボと最終プロジェクト
- ラボ1: AIを用いたテストケース生成の自動化
- ラボ2: 歴史的なテストデータを使用した欠陥予測モデルの構築
- ラボ3: LLMを用いたテストスクリプトのレビューと最適化
- 最終プロジェクト: AIを活用したテストパイプラインのエンドツーエンド実装
要求
参加者は以下の条件を満たしていることが期待されます:
- ソフトウェアテスト/QAの役割で2年以上の経験
- テスト自動化ツール(例: Selenium, JUnit, Cypress)の使用経験
- 基本的なプログラミング知識(PythonやJavaScriptが望ましい)
- バージョン管理およびCI/CDツール(例: Git, Jenkins)の使用経験
- AI/MLの事前知識は不要だが、好奇心と実験する意志が重要
21 時間
お客様の声 (3)
講師の忍耐とペース。
Jace - Vodacom
コース - Test Automation with Selenium
機械翻訳
主要トピックは、トレーナーと事前に話し合って決定することができます。セミナー当日はリラックスした快適な雰囲気で行われます。
Lorenz - Continentale Lebensversicherung AG
コース - Advanced Selenium
機械翻訳
新しい知識を得ることができ、かなり自信を持っています。わからない点はありません。
Barbara - Titian Software Poland Sp. z o.o.
コース - Selenium WebDriver in C#
機械翻訳