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Programa do Curso
Introdução à IA nos Testes de Software
- Visão geral das capacidades da IA em testes e QA
- Tipos de ferramentas de IA utilizadas em fluxos de trabalho modernos de teste
- Benefícios e riscos da engenharia de qualidade orientada por IA
LLMs para Geração de Casos de Teste
- Engenharia de prompts para gerar testes unitários e funcionais
- Criação de modelos de teste parametrizados e orientados por dados
- Conversão de histórias de usuário e requisitos em scripts de teste
IA em Testes Exploratórios e de Casos Extremos
- Identificação de ramos ou condições não testadas usando IA
- Simulação de cenários de uso raros ou anormais
- Estratégias de geração de testes baseadas em riscos
Testes de UI e Regressão Automatizados
- Uso de ferramentas de IA como Testim ou mabl para criação de testes de UI
- Manutenção de testes de UI estáveis por meio de seletores autorrecuperáveis
- Análise de impacto de regressão baseada em IA após alterações no código
Análise de Falhas e Otimização dos Testes
- Agrupamento de falhas nos testes usando modelos LLM ou ML
- Redução de execuções instáveis de teste e fadiga de alertas
- Priorização da execução dos testes com base em insights históricos
Integração com Pipeline de CI/CD
- Inclusão da geração de testes por IA no Jenkins, GitHub Actions ou GitLab CI
- Validação da qualidade dos testes durante pull requests
- Reversões automatizadas e gateways inteligentes de teste nas pipelines
Tendências Futuras e Uso Responsável da IA no QA
- Avaliação da precisão e segurança dos testes gerados por IA
- Governança e trilhas de auditoria para processos de teste aprimorados por IA
- Tendências em plataformas de IA-QA e observabilidade inteligente
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência em testes de software, planejamento de testes ou automação de QA
- Familiaridade com frameworks de teste como JUnit, PyTest ou Selenium
- Compreensão básica de pipelines de CI/CD e ambientes DevOps
Público-Alvo
- Engenheiros de QA
- Engenheiros de Desenvolvimento em Teste (SDETs)
- Testadores de software que atuam em ambientes ágeis ou DevOps
14 Horas
Testemunhos de Clientes (1)
Agora tenho conhecimento sobre a biblioteca Streamlit em Python e, com certeza, vou tentar usá-la para melhorar os aplicativos da minha equipe que são desenvolvidos no R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Máquina Traduzida