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課程時長 14 時間：
課程簡介
AI 在測試自動化中的介紹
- AI 在現代軟體測試中的角色
- 傳統與 AI 增強型 QA 策略的比較
- 基於 AI 的測試工具概覽（Testim、mabl、Functionize）
使用 AI 生成測試
- 基於模型與基於 UI 的測試生成
- 使用 Testim 或類似平台自動生成測試流程
- 評估測試意圖、穩定性與可重用性
回歸分析與測試優先排序
- 基於影響的測試選擇與修剪
- 針對大型儲存庫的變更感知測試執行
- 基於風險與頻率的 AI 驅動優先排序
與 CI/CD 管道的整合
- 將自動化測試連接至 Jenkins、GitHub Actions 或 GitLab CI
- 自動化品質門控與測試反饋迴路
- 在拉取請求（Pull Requests）及部署事件時觸發測試
缺陷預測與異常檢測
- 分析測試數據以預測可能的故障區域
- 使用機器學習技術對異常進行聚類與分級處理
- 利用 AI 生成的見解向開發者提供反饋
維護與擴展基於 AI 的測試
- 應對測試漂移（test drift）與 UI 變更
- 版本控制與測試配置管理
- 擴展至企業級 QA 環境
案例研究與實際應用
- 企業級 AI QA 管道的實施案例
- 團隊採用與推廣的最佳實務
- 經驗教訓：成功、失敗與調優
總結與後續步驟
最低要求
- 具備軟體測試或 QA 工作流程經驗
- 熟悉 CI/CD 管道與 DevOps 實踐
- 對自動化測試工具或框架有基本了解
適合對象
- QA 主管與測試自動化工程師
- DevOps 專業人員與 SRE
- 敏捷測試人員與品質管理員
