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Duração 21 horas
Programa do Curso
Introdução à IA para QA
- O que é Inteligência Artificial?
- Aprendizado de Máquina vs Aprendizado Profundo vs Sistemas Baseados em Regras
- A evolução dos testes de software com IA
- Principais benefícios e desafios da IA em QA
Básicos de Dados e ML para Testers
- Compreensão de dados estruturados vs não estruturados
- Recursos (features), rótulos e conjuntos de dados de treinamento
- Aprendizado supervisionado e não supervisionado
- Introdução à avaliação de modelos (precisão, exatidão, recall, etc.)
- Conjuntos de dados de QA do mundo real
Casos de Uso de IA em 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
Ferramentas de IA para QA
- Visão geral de plataformas de QA habilitadas por IA
- Uso de bibliotecas open-source (ex.: Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) para protótipos de QA
- Introdução a LLMs na automação de testes
- Construção de um modelo de IA simples para prever falhas de teste
Integrando IA aos Fluxos de Trabalho de QA
- Avaliando a prontidão para IA dos seus processos de QA
- Integração contínua e IA: como incorporar inteligência em pipelines de CI/CD
- Projeto de suítes de teste inteligentes
- Gerenciamento de drift de modelos de IA e ciclos de reentrenamento
- Considerações éticas em testes impulsionados por IA
Laboratórios Práticos e Projeto Final
- 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: Usar 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 tenham:
- 2+ anos de experiência em funções de testes de software/QA
- Familiaridade com ferramentas de automação de testes (ex.: Selenium, JUnit, Cypress)
- Conhecimentos básicos de programação (preferencialmente em Python ou JavaScript)
- Experiência com controle de versão e ferramentas de CI/CD (ex.: Git, Jenkins)
- Não é exigida experiência prévia em IA/ML, embora curiosidade e disposição para experimentar sejam essenciais
Testemunhos de Clientes (3)
As possibilidades do Postman e seu uso futuro.
Gordana Gacic - SEE Digital D.O.O.
Curso - API Testing with Postman
Máquina Traduzida
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