課程簡介

人工智能在軟件測試中的應用介紹

  • AI在測試和QA中的能力概述。
  • 現代測試工作流中使用的AI工具類型。
  • AI驅動質量工程的優勢與風險。

LLMs用於測試用例生成

  • 提示工程用於生成單元和功能測試。
  • 創建參數化和數據驅動的測試模板。
  • 將用戶故事和需求轉換爲測試腳本。

AI在探索性和邊緣案例測試中的應用

  • 使用AI識別未測試的分支或條件。
  • 模擬罕見或異常的使用場景。
  • 基於風險的測試生成策略。

自動化UI和迴歸測試

  • 使用Testim或mabl等AI工具進行UI測試創建。
  • 通過自愈選擇器維護穩定的UI測試。
  • 代碼變更後基於AI的迴歸影響分析。

失敗分析與測試優化

  • 使用LLM或ML模型對測試失敗進行聚類。
  • 減少不穩定的測試運行和警報疲勞。
  • 基於歷史洞察的測試執行優先級排序。

CI/CD管道集成

  • 在Jenkins、GitHub Actions或GitLab CI中嵌入AI測試生成。
  • 在拉取請求期間驗證測試質量。
  • 管道中的自動化回滾和智能測試門控。

AI在QA中的未來趨勢與負責任使用

  • 評估AI生成測試的準確性和安全性。
  • AI增強測試流程的治理與審計跟蹤。
  • AI-QA平臺和智能可觀測性的趨勢。

總結與下一步

最低要求

  • 具備軟件測試、測試計劃或QA自動化的經驗。
  • 熟悉JUnit、PyTest或Selenium等測試框架。
  • 對CI/CD管道和DevOps環境有基本瞭解。

目標受衆

  • QA工程師。
  • 測試開發工程師(SDETs)。
  • 在敏捷或DevOps環境中工作的軟件測試人員。
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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