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Temario del curso

Fundamentos de la Ingeniería de Pruebas Impulsada por IA

  • Desafíos modernos de las pruebas y el papel de la IA
  • Principios de pruebas generativas y terminología
  • Modelos de aprendizaje automático utilizados en la creación automatizada de pruebas

Transformación de requisitos y código en pruebas generadas por IA

  • Extracción de la intención de los requisitos y las historias de usuario
  • Uso de modelos de lenguaje para generar casos de prueba estructurados
  • Asegurar la determinación y la reproducibilidad en las pruebas generadas por IA

Generación automatizada de pruebas de unidad

  • Producción de pruebas de unidad a partir del contexto del código fuente
  • Generación de permutaciones de entrada y casos extremos
  • Integración de pruebas generadas con marcos de prueba de unidad comunes

Creación de pruebas de integración y extremo a extremo asistidas por IA

  • Mapeo del comportamiento del sistema en flujos de prueba
  • Creación de rutas de integración mediante análisis impulsado por IA
  • Equilibrio entre la supervisión humana y la generación automatizada

Predicción de cobertura y modelado de riesgos

  • Uso de modelos de ML para identificar regiones de código poco probadas
  • Predicción de áreas de alto riesgo basándose en fallos históricos
  • Priorización de pruebas utilizando predicciones de cobertura y riesgo

Aplicación de la inteligencia de pruebas basada en IA en CI/CD

  • Inserción de pasos de análisis de IA en las tuberías
  • Activación de la selección dinámica de pruebas basándose en puntuaciones de riesgo
  • Mantenimiento de un bucle de retroalimentación para predicciones continuamente mejoradas

Validación, gobernanza y garantía de calidad

  • Evaluación de la confiabilidad de las pruebas generadas por IA
  • Gestión del sesgo y evitación de falsos positivos
  • Establecimiento de salvaguardas para el uso en producción

Escala de la generación de pruebas impulsada por IA en equipos

  • Estrategias de adopción para organizaciones de QA y DevOps
  • Estandarización de flujos de trabajo y documentación
  • Impulso de la mejora continua con métricas e información analizada

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de las metodologías de prueba de software
  • Experiencia con marcos de prueba automatizados
  • Conocimiento de los conceptos de programación y las tuberías CI/CD

Público Objetivo

  • Ingenieros de QA
  • SDETs
  • Equipos de DevOps con responsabilidades de pruebas
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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