Programa do Curso
Módulo 1: Introdução à IA para QA
- O que é Inteligência Artificial?
- Aprendizado de Máquina vs. Deep Learning vs. Sistemas Baseados em Regras
- A evolução do teste de software com IA
- Principais benefícios e desafios da IA no QA
Módulo 2: Noções Básicas de Dados e ML para Testadores
- Compreensão de dados estruturados versus não estruturados
- Características (features), rótulos (labels) e conjuntos de dados de treinamento
- Aprendizado supervisionado e não supervisionado
- Introdução à avaliação de modelos (acurácia, precisão, recall, etc.)
- Conjuntos de dados reais do QA
Módulo 3: Casos de Uso de IA no QA
- Geração de casos de teste impulsionada por IA
- Previsão de defeitos usando ML
- Priorização de testes e testes baseados em risco
- Testes visuais com visão computacional
- Análise de logs e detecção de anomalias
- Processamento de Linguagem Natural (NLP) para scripts de teste
Módulo 4: Ferramentas de IA para QA
- Visão geral das plataformas de QA habilitadas para IA
- Uso de bibliotecas open-source (por exemplo, Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) para prototipagem em QA
- Introdução aos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) na automação de testes
- Construção de um modelo simples de IA para prever falhas nos testes
Módulo 5: Integração da IA nos Fluxos de Trabalho de QA
- Avaliação da prontidão para IA dos processos de QA
- Integração contínua e IA: como incorporar inteligência em pipelines CI/CD
- Projeto de suites de testes inteligentes
- Gestão do desvio de modelos de IA e ciclos de retreinamento
- Considerações éticas nos testes impulsionados por IA
Módulo 6: Laboratórios Práticos e Projeto Final (Capstone)
- Lab 1: Automatizar a geração de casos de teste usando IA
- Lab 2: Construir um modelo de previsão de defeitos usando dados históricos de testes
- Lab 3: Utilizar um LLM para revisar e otimizar scripts de teste
- Projeto Final: Implementação ponta a ponta de um pipeline de testes impulsionado por IA
Requisitos
Espera-se que os participantes possuam:
- Mais de 2 anos de experiência em funções de teste de software/QA
- Familiaridade com ferramentas de automação de testes (por exemplo, Selenium, JUnit, Cypress)
- Conhecimento básico de programação (preferencialmente em Python ou JavaScript)
- Experiência com controle de versão e ferramentas CI/CD (por exemplo, Git, Jenkins)
- Nenhuma experiência prévia em IA/ML é necessária, mas curiosidade e disposição para experimentar são essenciais
Testemunhos de Clientes (3)
exercícios práticos, o que facilita a retenção de informações
ashley bolen - Insurance Corporation of British Columbia
Curso - Test Automation with Selenium
Máquina Traduzida
Tópicos principais podem ser discutidos e acordados com o instrutor antecipadamente. Ambiente relaxado e agradável durante os dias do seminário.
Lorenz - Continentale Lebensversicherung AG
Curso - Advanced Selenium
Máquina Traduzida
Eu adquiri novos conhecimentos e estou bastante confiante a respeito. Nada ficou obscurecido.
Barbara - Titian Software Poland Sp. z o.o.
Curso - Selenium WebDriver in C#
Máquina Traduzida
