AI驅動的測試生成與覆蓋率預測培訓
AI驅動的測試生成是一組技術和工具，利用機器學習自動化創建測試案例並預測測試缺口。
這個由講師引導的現場培訓（線上或線下）針對高級專業人士，他們希望應用AI技術自動生成測試並預測覆蓋不足的領域。
完成此工作坊後，參與者將能夠：
- 利用AI模型生成有效的單元測試、整合測試和端到端測試場景。
- 使用機器學習分析程式碼庫，以偵測潛在的覆蓋盲點。
- 將基於AI的測試生成整合到CI/CD工作流程中。
- 根據預測性失敗分析優化測試策略。
課程形式
- 專家見解支援的引導式技術講座。
- 基於情境的實踐會議和動手練習。
- 在受控測試環境中進行應用實驗。
課程自訂選項
- 如果您需要針對您的工具鏈或工作流程進行此培訓，請聯繫我們安排。
感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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課程時長 14 時間：
課程簡介
AI驅動測試工程的基礎
- 現代測試挑戰和AI的角色
- 生成式測試原則和術語
- 用於自動化測試創建的機器學習模型
將需求和程式碼轉化為AI生成的測試
- 從需求和用戶故事中提取意圖
- 使用語言模型生成結構化測試案例
- 確保AI生成的測試的確定性和可重現性
自動化單元測試生成
- 從源碼上下文生成單元測試
- 生成輸入排列和邊界案例
- 將生成的測試與常見的單元測試框架整合
AI輔助的整合和端到端測試創建
- 將系統行為映射到測試流程
- 使用AI驅動的分析創建整合路徑
- 平衡人工監督與自動化生成
覆蓋率預測和風險建模
- 使用ML模型識別測試不足的程式碼區域
- 根據歷史失敗預測高風險區域
- 使用覆蓋率和風險預測優先排序測試
在CI/CD中應用基於AI的測試智能
- 將AI分析步驟嵌入管道中
- 根據風險分數觸發動態測試選擇
- 維持反饋循環以持續改進預測
驗證、治理和品質保證
- 評估AI生成測試的可靠性
- 管理偏差並避免誤報
- 為生產使用建立護欄
跨團隊擴展AI驅動的測試生成
- QA和DevOps組織的採用策略
- 標準化工作流程和文件
- 通過指標和見解驅動持續改進
總結和後續步驟
最低要求
- 了解軟體測試方法論
- 具備自動化測試框架的經驗
- 熟悉程式設計概念和CI/CD管道
目標學員
- QA工程師
- SDET
- 具有測試職責的DevOps團隊
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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