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Programa do Curso
Módulo 1: 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
- Benefícios e desafios principais da IA no QA
Módulo 2: Fundamentos de Dados e ML para Testadores
- Entendendo dados estruturados vs não estruturados
- Características, rótulos e conjuntos de treinamento
- Aprendizado supervisionado e não supervisionado
- Introdução à avaliação de modelos (acurácia, precisão, recall, etc.)
- Conjuntos de dados do mundo real para QA
Módulo 3: Casos de Uso de IA no QA
- Geração de casos de teste alimentada por IA
- Previsão de defeitos usando ML
- Priorização de testes e testes baseados em risco
- Teste visual 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 de plataformas de QA alimentadas por IA
- Uso de bibliotecas open-source (por exemplo, Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) para protótipos de QA
- Introdução a LLMs na automação de testes
- Construindo um modelo de IA simples para prever falhas nos testes
Módulo 5: Integração da IA aos Fluxos de Trabalho do QA
- Avaliando a prontidão para IA dos seus processos de QA
- Integração contínua e IA: como incorporar inteligência em pipelines CI/CD
- Projetando suítes de testes inteligentes
- Gerenciando a deriva do modelo de IA e ciclos de reentrenamento
- Considerações éticas no teste alimentado por IA
Módulo 6: Laboratórios Práticos e Projeto Final
- Lab 1: Automação da geração de casos de teste usando IA
- Lab 2: Construção de um modelo de previsão de defeitos usando dados históricos de testes
- Lab 3: Uso de um LLM para revisar e otimizar scripts de teste
- Projeto Final: Implementação completa de um pipeline de testes alimentado por IA
Requisitos
É esperado que os participantes tenham:
- Experiência de 2+ anos em testes 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)
- Não é necessária experiência prévia em IA/ML, embora a curiosidade e a disposição para experimentar sejam essenciais
21 Horas
Declaração de Clientes (5)
Bom relacionamento, Łukasz teve tempo para as perguntas de todos e foi capaz de ajudar qualquer pessoa que tivesse algum problema
Kelly Morris - Titian Software Poland Sp. z o.o.
Curso - Selenium WebDriver in C#
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Quantidade de exercícios práticos.
Jakub Wasikowski - riskmethods sp. z o.o
Curso - API Testing with Postman
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O treinador explicou cada funcionalidade detalhadamente.
Argean Quilaquil - DXC
Curso - TestComplete
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O instrutor é muito simpático. Sua explicação é clara e interessante. Ele tenta tornar as aulas o mais interessantes possível. Aproveitei bastante a aula e aprendi muitas coisas. Muito obrigado. A técnica mais útil que aprendi foi localizar elementos para diferentes componentes web, como caixas de texto, botões de opção e botões. Às vezes, a ID do elemento não é capturada corretamente. Aprendemos uma maneira diferente de localizar elementos usando seletores CSS, XPath, Nome e ID. Gostei das explicações. Obrigado.
Bee Chin Chuah - I-Access Solutions Pte Ltd
Curso - Advanced Selenium with C#
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The One on One session is amazing!! And thankful that the trainer's skills are Excellent and his willingness to share them to the fullness. I am very satisfied. . with the training and I wouldn't have wish to have done it anywhere else. I would only wish that I had One day longer for the training.
Isaac Nyembo - Bechtle Clouds GmbH
Curso - Advanced Selenium
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