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Dauer 21 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in KI für QA
- Was ist Künstliche Intelligenz?
- Machine Learning vs. Deep Learning vs. regelbasierte Systeme
- Die Entwicklung der Softwaretests durch KI
- Wichtige Vorteile und Herausforderungen von KI im QA-Bereich
Daten- und ML-Grundlagen für Tester
- Strukturierte und unstrukturierte Daten verstehen
- Features, Labels und Trainingsdatensätze
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Einführung in die Modellbewertung (Genauigkeit, Präzision, Recall usw.)
- QA-Datensätze aus der Praxis
KI-Anwendungsfälle im QA-Bereich
- KI-gestützte Testfallgenerierung
- Fehlerprognose mit Machine Learning
- Testpriorisierung und risikobasierter Test
- Visuelle Tests mit Computer Vision
- Protokollanalyse und Anomalieerkennung
- Natural Language Processing (NLP) für Testskripte
KI-Werkzeuge für QA
- Überblick über KI-fähige QA-Plattformen
- Verwendung 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 Prognose von Testfehlern
Integration von KI in QA-Workflows
- Bewertung der KI-Readiness Ihrer QA-Prozesse
- Continuous Integration und KI: Wie Intelligenz in CI/CD-Pipelines eingebettet wird
- Gestaltung intelligenter Testsuiten
- Verwaltung von KI-Modell-Drift und Neulernzyklen
- Ethische Aspekte in KI-gestützten Tests
Praktische Labore und Abschlussprojekt
- Lab 1: Automatisierung der Testfallgenerierung mit KI
- Lab 2: Aufbau eines Fehlerprognosemodells mit historischen Testdaten
- Lab 3: Verwendung eines LLMs zur Prüfung und Optimierung von Testskripten
- Abschlussprojekt: End-to-End-Umsetzung einer KI-gestützten Testpipeline
Voraussetzungen
Von den Teilnehmern wird erwartet, dass sie über Folgendes verfügen:
- Mehr als 2 Jahre Erfahrung in Softwaretest- oder QA-Funktionen
- Vertrautheit mit Testautomatisierungswerkzeugen (z. B. Selenium, JUnit, Cypress)
- Grundlegende Programmierkenntnisse (vorzugsweise in Python oder JavaScript)
- Erfahrung mit Versionskontroll- und CI/CD-Werkzeugen (z. B. Git, Jenkins)
- Keine Vorerfahrung in KI/ML erforderlich, jedoch sind Neugier und Bereitschaft zum Experimentieren unerlässlich
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
