AI增強的測試生成與質量工程培訓
AI增強的測試生成與質量工程探討人工智慧工具和大型語言模型(LLM)如何改善測試覆蓋率,加速測試創建,並提升質量保障流程。
此課程由講師進行現場指導,提供線上或線下培訓方式,專為希望利用AI驅動工具和實踐自動化和增強測試策略的中級QA專業人士設計。
通過本課程的學習,參與者將能夠:
- 使用AI工具和提示生成單元、集成和UI測試。
- 在探索性測試、邊緣情況發現和回歸分析中使用LLM。
- 使用AI輔助分診來聚集和優先處理測試失敗和異常。
- 將基於AI的測試整合到CI/CD管道中,以提高發布信心。
課程格式
- 互動式講解與討論。
- 大量的練習與實踐環節。
- 在實戰實驗室環境中進行實際操作。
課程自定義選項
- 如需針對本課程申請客製化培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
AI在軟體測試中的介紹
- AI在測試和QA中的能力概述。
- 現代測試工作流程中使用的AI工具類型。
- AI驅動質量工程的優勢與風險。
用於測試用例生成的LLM
- 使用提示工程生成單元和功能測試。
- 創建參數化和數據驅動的測試模板。
- 將用戶故事和需求轉換為測試腳本。
AI在探索性和邊緣情況測試中的應用
- 識別未覆蓋的代碼分支或條件。
- 模擬罕見或異常的使用場景。
- 基於風險的測試生成策略。
自動化和回歸測試
- 使用Testim或mabl等AI工具創建UI測試。
- 通過自癒合選擇器維護穩定的UI測試。
- 代碼變更後的AI驅動回歸影響分析。
失敗分析和測試優化
- 使用LLM或ML模型對測試失敗進行分組。
- 減少不穩定測試運行和警報疲勞。
- 基於歷史洞察優先執行測試。
CI/CD管道整合
- 在Jenkins、GitHub Actions或GitLab CI中嵌入AI測試生成。
- 驗證拉取請求中的測試質量。
- 自動化回滾和智能測試門戶管控。
QA中AI的未來趨勢與責任使用
- 評估AI生成測試的準確性和安全性。
- AI增強測試流程的治理和審計軌跡。
- AI-QA平台和智能可觀察性的趨勢。
總結與下一步
最低要求
- 具備軟體測試、測試規劃或QA自動化經驗。
- 熟悉JUnit、PyTest或Selenium等測試框架。
- 了解CI/CD管道和DevOps環境的基本概念。
受眾
- QA工程師
- 軟體測試開發工程師(SDETs)
- 在敏捷或DevOps環境中工作的軟體測試人員
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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客戶評論 (1)
我獲得了關於Python中Streamlit庫的知識,我肯定會嘗試使用它來改進我們團隊中基於R Shiny開發的apps。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
課程 - GitHub Copilot for Developers
機器翻譯
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本課程由講師現場指導(線上或線下),主要針對進階層級的管理者,旨在深化對 GitHub Copilot 的認識,同時探索企業環境中人工智慧的實際應用,舉例說明大型專案及石油和天然氣等產業的案例。
完成培訓後,學員將能夠:
- 在大型企業專案中應用進階 Copilot 功能。
- 將 Copilot 整合至跨領域工作流程,以達成最高效率。
- 利用 AI 工具優化專案管理、基礎設施和軟體採購。
- 實施基於 AI 的策略,改進規劃、估算和時間優化。
- 識別石油和天然氣等行業特定場景中人工智慧的實際應用。
課程格式
- 互動式講授與討論。
- 實作練習與案例研究。
- AI 工具和 Copilot 工作流的實驗室演示。
客製化選項
- 如需針對此課程提出客製化培訓請求,請聯繫我們安排。
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課程形式
- 技術講授與引導式示範。
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課程客製化選項
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完成本培訓後,學員將能夠:
- 針對特定專案需求和團隊工作流程客製化 GitHub Copilot。
- 利用 Copilot 的進階功能處理複雜的程式碼編寫任務。
- 將 GitHub Copilot 整合至 CI/CD 管線及協作環境中。
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- 加速測試、部署及自動化工作流程。
- 理解 AI 的局限性與最佳實踐,負責任地應用 Copilot。
課程格式
- 互動式講授與討論。
- 大量的練習與實作環節。
- 在即時實驗環境中進行動手實作。
課程客製化選項
- 如需此課程的客製化培訓,請聯繫我們以安排。
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- 使用 Cursor 加速筆記本開發與程式碼探索。
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課程格式
- 互動式講授與示範。
- 實際操作練習,於即時編碼環境中進行實作。
- 結合 Cursor 與 ML 管線及模型運維工具的案例研究。
課程客製化選項
- 此培訓可針對特定框架(如 TensorFlow、PyTorch 或 scikit-learn)或組織的 MLOps 平台進行調整。
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- 安裝並配置 Cursor 以最佳化開發專案的使用。
- 理解並應用 AI 輔助程式碼自動完成、編輯器內的對話工具以及重構功能。
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- 採用團隊入職、協作及版本控制整合的最佳實踐方法。
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 實作演示與引導練習。
- 使用 Cursor 進行實際編碼挑戰及實驗室練習。
課程客製化選項
- 本課程可根據您團隊使用的特定程式語言或框架進行調整。
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本課程由講師主導提供線上或線下培訓(Live),主要面向希望將 Cursor 整合至團隊環境中,以改善協作、簡化審查並在自動化管線中維持品質的中階技術專業人員。
完成本課程後,學員將能夠:
- 設定並管理 Cursor 中的團隊環境,以進行協作開發。
- 利用 AI 工具執行自動化程式碼審查、建立拉取請求(Pull Requests)及合併驗證。
- 實作程式碼治理、審查政策及安全防護機制,運用 Cursor 的功能。
- 將 Cursor 與 CI/CD 系統整合,確保持續交付與一致的品質標準。
課程格式
- 講師主導的講授與團隊討論。
- 基於真實世界團隊協作情境的手實操演練習。
- 與 CI/CD 和版本控制工具的即時整合練習。
課程客製化選項
- 課程可調整以適應特定的 CI/CD 平台、儲存庫工具或企業安全需求。
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完成本培訓課程後,參與者將能夠:
- 為團隊環境設定 GitHub Copilot。
- 運用 Copilot 強化協作程式設計實務。
- 利用 Copilot 的功能優化團隊工作流程。
- 管理多開發者專案中 Copilot 的整合應用。
- 在各團隊間維持一致的程式碼品質與標準。
- 針對團隊特定需求,運用進階 Copilot 功能。
- 將 Copilot 與其他協作工具結合以提升效率。
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14 小時本課程為由講師帶領的實作訓練,地點在[loc](線上或線下),對象是希望藉助Tabnine提升編碼效率的初級開發者。
完成此培訓後,參與者將能夠:
- 在其首選的IDE中安裝和設定Tabnine。
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- 在複雜的軟體專案中導入 Tabnine。
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21 小時這門在台灣(線上或線下)舉行的導師主導實作培訓,針對從初級到高級的各類開發人員,旨在幫助他們利用Tabnine結合AI實現高效代碼生成。
完成本課程後,學員能夠:
- 了解基於AI的代碼生成基礎知識。
- 在其開發環境中安裝和配置Tabnine。
- 使用Tabnine提高代碼補全效率並進行錯誤修正。
- 通過Tabnine創建並訓練自定義AI模型,以處理特定任務。
Tabnine 為 Python 開發人員
14 小時本課程採現場講解、即時培訓方式進行(台灣 線上或線下),旨在協助中階 Python 開發人員和資料科學家提升工作效能。
完成本培訓後,學員將能夠:
- 在其 Python 開發環境中安裝並設定 Tabnine。
- 利用 Tabnine 的自動補全功能,更高效地編寫 Python 程式碼。
- 自訂 Tabnine 的行為模式,以符合個人編碼風格及專案需求。
- 深入了解 Tabnine 的 AI 模型如何專門處理 Python 程式碼。