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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Grundlagen der KI-gesteuerten Testentwicklung
- Moderne Testherausforderungen und die Rolle der KI
- Grundlagen und Terminologie der generativen Testung
- Maschinelle Lernmodelle für die automatisierte Testerstellung
Transformation von Anforderungen und Code in KI-generierte Tests
- Ableitung von Absichten aus Anforderungen und User Stories
- Nutzung von Sprachmodellen zur Generierung strukturierter Testfälle
- Sicherstellung von Determinismus und Reproduzierbarkeit in KI-generierten Tests
Automatisierte Unit-Testgenerierung
- Erstellung von Unit-Tests aus dem Quellcode-Kontext
- Generierung von Eingabe-Permutationen und Grenzfällen
- Integration generierter Tests in gängige Unit-Test-Frameworks
KI-unterstützte Erstellung von Integrations- und End-to-End-Tests
- Abbildung des Systemverhaltens auf Testflows
- Erstellung von Integrationspfaden mittels KI-gesteuerter Analyse
- Ausgewogene Balance zwischen menschlicher Aufsicht und automatischer Generierung
Abdeckungsvorhersage und Risikomodellierung
- Nutzung von ML-Modellen zur Identifizierung untergetesteter Coderegionen
- Vorhersage hoher Risikobereiche basierend auf historischen Fehlern
- Priorisierung von Tests anhand von Abdeckungs- und Risikovorhersagen
Anwendung von KI-basierter Testintelligenz in CI/CD
- Einfügen von KI-Analyteschritten in Pipelines
- Auslösung dynamischer Testauswahl basierend auf Risikoscores
- Wahrung einer Feedback-Schleife für kontinuierlich verbesserte Vorhersagen
Validierung, Governance und Qualitätssicherung
- Bewertung der Zuverlässigkeit KI-generierter Tests
- Management von Verzerrungen und Vermeidung falsch-positiver Ergebnisse
- Festlegung von Schutzmaßnahmen für den Produktiveinsatz
Skalierung der KI-gestützten Testgenerierung über Teams hinweg
- Einführungsstrategien für QA- und DevOps-Organisationen
- Standardisierung von Workflows und Dokumentation
- Förderung kontinuierlicher Verbesserung anhand von Metriken und Insights
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Grundverständnis von Softwaretest-Methodologien
- Erfahrung mit automatisierten Testframeworks
- Vertrautheit mit Programmierkonzepten und CI/CD-Pipelines
Zielgruppe
- QA-Engineers
- SDETs
- DevOps-Teams mit Testverantwortung
