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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