Đề cương khóa học

Module 1: Giới thiệu AI cho QA

  • Trí tuệ nhân tạo là gì?
  • Học máy so với học sâu so với hệ thống dựa trên quy tắc
  • Sự tiến triển của kiểm thử phần mềm với AI
  • Lợi ích và thách thức chính của AI trong QA

Module 2: Cơ bản về Dữ liệu và ML cho Người Kiểm thử

  • Hiểu dữ liệu có cấu trúc so với không có cấu trúc
  • Đặc trưng, nhãn và bộ dữ liệu huấn luyện
  • Học có giám sát và học không giám sát
  • Giới thiệu về đánh giá mô hình (độ chính xác, độ chính xác, độ bao phủ, v.v.)
  • Bộ dữ liệu QA thực tế

Module 3: Trường hợp Sử dụng AI trong QA

  • Tạo trường hợp kiểm thử dựa trên AI
  • Dự đoán lỗi sử dụng ML
  • Phân loại ưu tiên kiểm thử và kiểm thử dựa trên rủi ro
  • Kiểm thử trực quan với thị giác máy tính
  • Phân tích log và phát hiện dị thường
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho kịch bản kiểm thử

Module 4: Công cụ AI cho QA

  • Tổng quan về nền tảng QA dựa trên AI
  • Sử dụng thư viện mã nguồn mở (ví dụ: Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) cho nguyên mẫu QA
  • Giới thiệu về LLMs trong tự động hóa kiểm thử
  • Xây dựng mô hình AI đơn giản để dự đoán lỗi kiểm thử

Module 5: Tích hợp AI vào Quy trình QA

  • Đánh giá mức độ sẵn sàng cho AI của quy trình QA
  • Kết hợp liên tục và AI: cách nhúng trí tuệ vào đường ống CI/CD
  • Thiết kế bộ kiểm thử thông minh
  • Quản lý việc chuyển đổi mô hình AI và chu kỳ huấn luyện lại
  • Xem xét đạo đức trong kiểm thử dựa trên AI

Module 6: Phòng thí nghiệm Thực hành và Dự án Nghiên cứu Chuyên sâu

  • Phòng thí nghiệm 1: Tự động hóa tạo trường hợp kiểm thử sử dụng AI
  • Phòng thí nghiệm 2: Xây dựng mô hình dự đoán lỗi sử dụng dữ liệu kiểm thử lịch sử
  • Phòng thí nghiệm 3: Sử dụng LLM để đánh giá và tối ưu hóa kịch bản kiểm thử
  • Dự án Nghiên cứu Chuyên sâu: Triển khai từ đầu đến cuối đường ống kiểm thử dựa trên AI

 

Yêu cầu

Người tham gia được kỳ vọng có:

  • Kinh nghiệm 2+ năm trong vai trò kiểm thử/QA phần mềm
  • Hiểu biết về công cụ tự động hóa kiểm thử (ví dụ: Selenium, JUnit, Cypress)
  • Kiến thức cơ bản về lập trình (ưu tiên Python hoặc JavaScript)
  • Kinh nghiệm với hệ thống kiểm soát phiên bản và công cụ CI/CD (ví dụ: Git, Jenkins)
  • Không cần kinh nghiệm AI/ML trước đó, tuy nhiên sự tò mò và sẵn sàng thử nghiệm là rất quan trọng
 21 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Đánh giá (5)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan