AI驱动的测试生成与覆盖预测 培训
AI驱动的测试生成是一组技术和工具，利用机器学习自动创建测试用例并预测测试覆盖缺口。
本由讲师主导的线上或线下培训面向希望应用AI技术自动生成测试并预测覆盖不足区域的高级专业人员。
完成本工作坊后，参与者将能够：
- 利用AI模型生成有效的单元测试、集成测试和端到端测试场景。
- 使用机器学习分析代码库，检测潜在的覆盖盲区。
- 将AI测试生成集成到CI/CD工作流中。
- 基于预测性故障分析优化测试策略。
课程形式
- 专家见解支持的引导式技术讲座。
- 基于场景的练习和动手实践。
- 在受控测试环境中进行应用实验。
课程定制选项
- 如需根据您的工具链或工作流定制培训，请联系我们安排。
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课程大纲
AI驱动测试工程的基础
- 现代测试挑战与AI的作用
- 生成式测试原则与术语
- 用于自动化测试创建的机器学习模型
将需求和代码转化为AI生成的测试
- 从需求和用户故事中提取意图
- 使用语言模型生成结构化测试用例
- 确保AI生成测试的确定性和可复现性
自动化单元测试生成
- 从源代码上下文生成单元测试
- 生成输入排列和边缘案例
- 将生成的测试集成到常用单元测试框架中
AI辅助的集成和端到端测试创建
- 将系统行为映射到测试流程
- 使用AI驱动分析创建集成路径
- 平衡人工监督与自动化生成
覆盖预测与风险建模
- 使用ML模型识别测试覆盖不足代码区域
- 基于历史故障预测高风险区域
- 利用覆盖率和风险预测优先排序测试
在CI/CD中应用基于AI的测试智能
- 将AI分析步骤嵌入流水线
- 基于风险分数触发动态测试选择
- 维持反馈循环以持续改进预测
验证、治理和质量保证
- 评估AI生成测试的可靠性
- 管理偏见并避免假阳性
- 为生产环境使用建立护栏
在团队中扩展AI驱动的测试生成
- QA和DevOps组织的采纳策略
- 标准化工作流和文档
- 利用指标和洞察推动持续改进
总结与下一步
要求
- 了解软件测试方法论
- 具有自动化测试框架使用经验
- 熟悉编程概念和CI/CD流水线
受众
- QA工程师
- SDETs
- 负责测试的DevOps团队
14 小时
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