문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
예약을 보내주셔서 감사합니다! 저희 팀 멤버 중 한 분이 곧 연락드리겠습니다.
기간 14 시간
코스 개요
QA 자동화에서 AI의 개요
- 현대 소프트웨어 테스트에서 AI의 역할
- 전통적 QA 전략과 AI 강화 QA 전략 비교
- AI 기반 테스트 도구(Testim, mabl, Functionize 등) 개요
AI를 활용한 테스트 생성
- 모델 기반 및 UI 기반 테스트 생성
- Testim 또는 유사 플랫폼을 이용한 플로우 자동 생성
- 테스트 의도, 안정성, 재사용성 평가
회귀 분석 및 테스트 우선순위 설정
- 영향도 기반 테스트 선택 및 가지치기(pruning)
- 대규모 리포지토리에 대한 변경 감지 테스트 실행
- 리스크 및 빈도 기반 AI 주도 우선순위 설정
CI/CD 파이프라인과의 통합
- Jenkins, GitHub Actions, GitLab CI 등과 자동화 테스트 연결
- 자동화 품질 게이팅 및 테스트 피드백 루프 구축
- 풀 요청(Pull Request) 및 배포 이벤트 시 테스트 트리거링
결함 예측 및 이상 탐지
- 테스트 데이터 분석을 통한 잠재적 실패 영역 예측
- ML 기술을 활용한 이상치 클러스터링 및 분류(Triaging)
- AI 기반 인사이트를 통한 개발자 피드백 제공
AI 기반 테스트의 유지보수 및 확장
- 테스트 드리프트(변화) 및 UI 변경 사항 대응
- 버전 제어 및 테스트 설정 관리
- 엔터프라이즈 수준 QA 환경으로의 확장
사례 연구 및 실전 적용
- 엔터프라이즈 AI QA 파이프라인 구현 사례
- 팀 내 도입 및 롤아웃을 위한 모범 사례
- 교훈: 성공, 실패, 및 튜닝 경험
요약 및 다음 단계
요건
- 소프트웨어 테스트 또는 QA 워크플로우 관련 경험
- CI/CD 파이프라인 및 DevOps 실무에 대한 이해
- 자동화 테스트 도구 또는 프레임워크에 대한 기본적인 이해
대상 학습자
- QA 리드 및 테스트 자동화 엔지니어
- DevOps 전문가 및 SRE(Site Reliability Engineer)
- 애자일 테스터 및 품질 매니저
