AI 驅動的測試生成與覆蓋率預測培訓
AI 驅動的測試生成是一系列利用機器學習技術自動創建測試用例並預測測試覆蓋率盲區的方法與工具。
本課程為授課式實戰訓練（線上或現場），專為希望運用 AI 技術自動生成測試並預測覆蓋率不足區域的高階專業人士設計。
完成本工作坊後，學員將具備以下能力：
- 運用 AI 模型生成有效的單元測試、整合測試及端到端測試場景。
- 利用機器學習分析代碼庫，以偵測潛在的覆蓋率盲區。
- 將基於 AI 的測試生成整合至 CI/CD 工作流程中。
- 根據預測性故障分析優化測試策略。
課程形式
- 由專家主導的技術講座，提供深入洞察。
- 情境式演練與動手實作環節。
- 在受控的測試環境中進行應用實驗。
課程客製化選項
- 若您希望根據特定的工具鏈或工作流程調整本培訓內容，請聯繫我們以安排詳細規劃。
感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
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課程時長 14 時間：
課程簡介
AI 驅動測試工程的基礎
- 現代測試面臨的挑戰與 AI 的角色
- 生成式測試的原則與術語
- 用於自動創建測試的機器學習模型
將需求與代碼轉化為 AI 生成的測試
- 從需求與使用者故事中萃取意圖
- 利用語言模型生成結構化的測試用例
- 確保 AI 生成測試的確定性與可重現性
自動化的單元測試生成
- 根據源碼上下文生成單元測試
- 生成輸入排列組合與邊界案例
- 將生成的測試整合至常見的單元測試框架
AI 輔助的整合測試與端到端測試創建
- 將系統行為映射至測試流程
- 使用 AI 驅動的分析建立整合路徑
- 平衡人工監督與自動化生成
覆蓋率預測與風險建模
- 使用 ML 模型識別測試不足的代碼區域
- 根據歷史失敗記錄預測高風險區域
- 依據覆蓋率與風險預測對測試進行優先級排序
在 CI/CD 中應用 AI 測試智能
- 將 AI 分析步驟嵌入管線
- 基於風險評分觸發動態測試選擇
- 建立回饋循環以持續改進預測效果
驗證、治理與品質保證
- 評估 AI 生成測試的可靠性
- 管理偏差並避免誤報
- 建立生產環境使用的防護機制
在團隊中擴展 AI 驅動的測試生成
- QA 與 DevOps 組織的採用策略
- 標準化工作流程與文件
- 透過指標與洞察推動持續改進
總結與後續步驟
最低要求
- 理解軟體測試方法論
- 具備自動測試框架的實戰經驗
- 熟悉程式設計概念及 CI/CD 管線
目標受眾
- QA 工程師
- SDETs
- 負責測試工作的 DevOps 團隊
公開培訓課程需要5名以上參與者。
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