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課程時長 14 時間：
課程簡介
AI在QA自動化中的簡介
- AI在現代軟體測試中的角色
- 傳統與AI增強QA策略的比較
- AI測試工具概覽（Testim、mabl、Functionize）
使用AI生成測試
- 基於模型與UI的測試生成
- 使用Testim或類似平台自動生成流程
- 評估測試意圖、穩定性與可重用性
回歸分析與測試優先排序
- 基於影響的測試選擇與修剪
- 大型儲存庫的變更感知測試執行
- 基於風險與頻率的AI驅動優先排序
與CI/CD管線整合
- 將自動化測試連接至Jenkins、GitHub Actions或GitLab CI
- 自動化品質閘道與測試回饋迴圈
- 在合併請求與部署事件時觸發測試
缺陷預測與異常偵測
- 分析測試資料以預測可能的失敗區域
- 使用ML技術進行異常分群與分流
- 使用AI生成的洞察提供開發人員回饋
維護與擴展AI測試
- 處理測試漂移與UI變更
- 版本控制與測試配置管理
- 擴展至企業級QA環境
案例研究與實際應用
- AI QA管線的企業實作
- 團隊採用與推廣的最佳實務
- 經驗教訓：成功、失敗與調整
總結與後續步驟
最低要求
- 具備軟體測試或QA流程經驗
- 熟悉CI/CD管線與DevOps實務
- 對自動化測試工具或框架有基本了解
目標學員
- QA主管與測試自動化工程師
- DevOps專業人士與SRE
- 敏捷測試人員與品質經理
