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기간 14 시간
코스 개요
AI 기반 테스트 엔지니어링의 기초
- 현대적인 테스트 과제와 AI의 역할
- 생성형 테스트 원리와 용어
- 자동 테스트 생성에 사용되는 기계 학습 모델
요구사항과 코드를 AI 생성 테스트로 변환하기
- 요구사항과 사용자 스토리에서 의도 추출
- 언어 모델을 사용하여 구조화된 테스트 케이스 생성
- AI 생성 테스트의 결정론과 재현성 확보
자동화 단위 테스트 생성
- 소스 코드 컨텍스트로부터 단위 테스트 생성
- 입력 순열 및 엣지 케이스 생성
- 일반적인 단위 테스트 프레임워크와 생성된 테스트 통합
AI 지원 통합 및 엔드투엔드 테스트 작성
- 시스템 동작을 테스트 플로우로 매핑
- AI 기반 분석을 활용한 통합 경로 생성
- 사람의 감독과 자동 생성의 균형 맞추기
커버리지 예측 및 리스크 모델링
- ML 모델을 사용하여 테스트가 부족한 코드 영역 식별
- 역사적 실패에 기반하여 고리스크 영역 예측
- 커버리지 및 리스크 예측을 사용하여 테스트 우선순위 지정
CI/CD에 AI 기반 테스트 지능 적용
- 파이프라인에 AI 분석 단계 삽입
- 리스크 점수에 기반한 동적 테스트 선택 트리거
- 지속적으로 개선된 예측을 위한 피드백 루프 유지
검증, 거버넌스, 품질 보증
- AI 생성 테스트의 신뢰성 평가
- 편향 관리 및 위양성 방지
- 프로덕션 사용을 위한 가드레일 수립
팀 전반에 걸쳐 AI 기반 테스트 생성 확장
- QA 및 DevOps 조직을 위한 도입 전략
- 워크플로 및 문서 표준화
- 메트릭과 인사이트로 지속적 개선 추진
요약 및 다음 단계
요건
- 소프트웨어 테스트 방법론에 대한 이해
- 자동화 테스트 프레임워크 사용 경험
- 프로그래밍 개념 및 CI/CD 파이프라인에 대한 친숙함
대상 독자
- QA 엔지니어
- SDET
- 테스트 책임을 가진 DevOps 팀
