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Course Outline
Software Testing에서 AI 소개
- 테스팅 및 QA에서 AI의 능력 개요
- 현대 테스트 워크플로우에서 사용되는 AI 도구의 종류
- AI 주도 품질 엔지니어링의 이점과 위험
테스트 케이스 생성을 위한 LLMs
- 단위 및 기능 테스트를 생성하기 위한 프롬프트 엔지니어링
- 매개변수화 및 데이터 주도 테스트 템플릿 생성
- 사용자 스토리와 요구 사항을 테스트 스크립트로 변환
AI를 활용한 탐색적 및 엣지 케이스 테스트
- AI를 사용하여 테스트되지 않은 분기나 조건 식별
- 희귀하거나 비정상적인 사용 시나리오 시뮬레이션
- 위험 기반 테스트 생성 전략
자동화된 UI 및 회귀 테스트
- Testim 또는 mabl과 같은 AI 도구를 사용하여 UI 테스트 생성
- 셀프 힐링 셀렉터를 통해 안정적인 UI 테스트 유지
- 코드 변경 후 AI 기반 회귀 영향 분석
실패 분석 및 테스트 최적화
- LLM 또는 ML 모델을 사용하여 테스트 실패 클러스터링
- 불안정한 테스트 실행 및 알림 피로 줄이기
- 역사적 통찰력을 기반으로 테스트 실행 우선순위 설정
CI/CD 파이프라인 통합
- Jenkins, GitHub 액션 또는 GitLab CI에 AI 테스트 생성 통합
- 풀 요청 중 테스트 품질 검증
- 파이프라인에서 자동화 롤백 및 스마트 테스트 게이트 구현
QA에서 AI의 미래 동향 및 책임 있는 사용
- AI 생성 테스트의 정확성과 안전성 평가
- AI 강화된 테스트 프로세스의 Go거버넌스 및 감사 트레일
- AI-QA 플랫폼 및 지능형 관찰 가능성의 동향
요약 및 다음 단계
Requirements
- 소프트웨어 테스팅, 테스트 계획 또는 QA 자동화 경험
- JUnit, PyTest 또는 Selenium와 같은 테스트 프레임워크에 익숙함
- CI/CD 파이프라인 및 DevOps 환경에 대한 기본 이해
대상
- QA 엔지니어
- 소프트웨어 개발 테스트 엔지니어(SDETs)
- 애자일 또는 DevOps 환경에서 일하는 소프트웨어 테스터
14 Hours
회원 평가 (1)
강사의 고급 사용법에 대한 코파일럿 지식 & 충분하고 효율적인 실습 세션
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Course - Intermediate GitHub Copilot
기계 번역됨