Lépjen kapcsolatba velünk

Kurzusleírás

Bevezetés a minőségbiztosítási teszt automatizálásba

  • A minőségbiztosítási automatizálás és jelentőségének áttekintése a szoftverfejlesztésben.
  • A Cypress bemutatása: funkciók, előnyök és hátrányok.
  • A mesterséges intelligencia jelentőségének megvitatása a modern minőségbiztosítási gyakorlatokban.

A Cypress/Selenium alapjai

  • A Cypress-környezet beállítása.
  • Alapszintű automatizálási szkriptek írása webes alkalmazásokhoz.
  • Tesztesetek futtatása és az eredmények elemzése.

Fejlett automatizálási technikák

  • A page object model (POM) bevezetése a jobb karbantarthatóság érdekében.
  • Küzdelem a tesztek ingatagsága ellen: intercept és wait használata az API-hívásokhoz
  • API-tesztelés
  • Tesztadatok és fixture-ök

Bevezetés a mesterséges intelligencia tesztelésbe való integrálásába

  • A mesterséges intelligencia szerepének megértése a teszt automatizálásban.
  • A ChatGPT és képességeinek áttekintése a minőségbiztosításban.
  • A mesterséges intelligencia lehetséges alkalmazásainak megvitatása a tesztszkriptek írásában és a tesztforgatókönyvek meghatározásában.

Gyakorlati feladat

  • A résztvevők gyakorlati feladat keretében integrálják a ChatGPT-t a Cypress-szel, hogy adott forgatókönyvek alapján tesztszkripteket generáljanak.
  • Megbeszélés és kérdezz-felelek, a nap összefoglalása

A mesterséges intelligencia bevezetése a teszt automatizálásba

  • A ChatGPT használatának gyakorlati bemutatása az automatizálási kód írásának támogatására.
  • Annak feltárása, hogyan segíthet az MI a tesztforgatókönyvek azonosításában és a tesztadatok generálásában.
  • MI-alapú eszközök integrálása a Cypress-keretrendszerekkel.

A tesztlefedettség növelése mesterséges intelligenciával

  • MI-algoritmusok használata az intelligens teszteset-priorizáláshoz.
  • MI és felderítő tesztelés
  • Vizuális tesztelés automatizálása MI-alapú eszközökkel.

Esettanulmányok és bevált gyakorlatok

  • Valós esettanulmányok bemutatása, amelyek az MI hatékonyságát szemléltetik a minőségbiztosításban.
  • Bevált gyakorlatok megosztása a mesterséges intelligencia meglévő tesztelési munkafolyamatokba való integrálásához.
  • A mesterséges intelligencia teszt automatizálásban rejlő kihívásainak és korlátainak kezelése.

Összegzés

  • Záró megbeszélés: elveszi-e a mesterséges intelligencia a munkámat?
  • Záró gondolatok, visszajelzések gyűjtése, végső összefoglalás

Követelmények

  1. A szoftvertesztelési alapfogalmak alapszintű ismerete.
  2. Legalább egy programozási nyelv ismerete (ideális esetben Java, JavaScript vagy TypeScript, legalább egy programozási nyelv alapjai).
  3. Alapszintű git-ismeret
  4. Stabil internetkapcsolat, zavartalan környezet a koncentráláshoz
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (3)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák