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예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
코스 개요
모듈 1: QA를 위한 AI 입문
- 인공지능이란 무엇인가?
- 기계학습 vs 딥러닝 vs 규칙 기반 시스템
- AI와 함께하는 소프트웨어 테스트의 발전
- QA에서 AI의 주요 이점과 과제
모듈 2: 테스터를 위한 데이터와 ML 기초
- 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터 이해
- 특징, 라벨, 및 훈련 데이터셋
- 지도 학습과 비지도 학습
- 모델 평가 개요 (정확도, 정밀도, 재현율 등)
- 실제 QA 데이터셋
모듈 3: QA에서의 AI 활용 사례
- AI 기반 테스트 케이스 생성
- ML을 사용한 결함 예측
- 테스트 우선순위 지정과 위험 기반 테스트
- 컴퓨터 비전을 활용한 시각적 테스트
- 로그 분석과 이상 탐지
- NLP를 활용한 테스트 스크립트 처리
모듈 4: QA를 위한 AI 도구
- AI 기능을 갖춘 QA 플랫폼 개요
- 오픈 소스 라이브러리 (예: Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras)를 활용한 QA 프로토타입 구축
- 테스트 자동화에서 LLM의 소개
- 결함 예측을 위한 간단한 AI 모델 구축
모듈 5: QA 워크플로우에 AI 통합
- QA 프로세스의 AI 준비도 평가
- 지속적 통합과 AI: CI/CD 파이프라인에 지능을 녹여내는 방법
- 지능형 테스트 스위트 설계
- AI 모델 드리프트 관리와 재학습 주기
- AI 기반 테스팅의 윤리적 고려사항
모듈 6: 실습 및 캡스톤 프로젝트
- 실습 1: AI를 활용한 테스트 케이스 자동화
- 실습 2: 과거 테스트 데이터를 사용한 결함 예측 모델 구축
- 실습 3: LLM을 활용한 테스트 스크립트 검토 및 최적화
- 캡스톤 프로젝트: AI 기반 테스트 파이프라인의 end-to-end 구현
요건
참가자는 다음과 같은 요건을 충족해야 합니다:
- 소프트웨어 테스트/QA 역할에서 2년 이상의 경력
- 테스트 자동화 도구 (예: Selenium, JUnit, Cypress)에 대한 익숙함
- 프로그래밍에 대한 기본 지식 (가능하면 Python 또는 JavaScript)
- 버전 관리 및 CI/CD 도구 (예: Git, Jenkins) 사용 경력
- AI/ML 경험은 필요하지 않지만, 호기심과 실험 의지는 필수입니다.
21 시간
회원 평가 (3)
강사의 인내심과 강의 속도.
Jace - Vodacom
코스 - Test Automation with Selenium
기계 번역됨
Key topics can be discussed and agreed upon with the trainer in advance. Relaxed and pleasant atmosphere during the seminar days.
Lorenz - Continentale Lebensversicherung AG
코스 - Advanced Selenium
새로운 지식을 얻었고, 그에 대해 매우 자신 있습니다. 불분명한 부분은 없습니다.
Barbara - Titian Software Poland Sp. z o.o.
코스 - Selenium WebDriver in C#
기계 번역됨