AI+ Quality Assurance™ - eLearning (inklusive eksamen)
3.500,00 DKK
- 40 hours
AI+ Quality Assurance-certificeringen udstyrer dig med færdigheder og viden til at integrere AI i QA-praksis, hvilket øger innovation og testeffektivitet. Gennem programmet vil du udforske, hvordan AI transformerer traditionelle QA-processer, herunder testplanlægning, udførelse, fejlprediktion og præstationstestning. Du vil opbygge et solidt fundament i AI, maskinlæring, dyb læring og naturlig sprogforståelse, og lære at anvende disse teknologier på tværs af forskellige QA-scenarier. Praktiske øvelser og case-studier fra den virkelige verden vil hjælpe dig med at udvikle praktiske færdigheder i automatisering af testcases, forudsigelse af fejl og anvendelse af AI-drevne QA-teknikker.
Vigtige funktioner
Sprog
Kursus og materiale på engelsk
Niveau
Mellemniveau (Kategori: AI+ Teknisk)
1 års platformadgang
og Virtuelt Hands-on Lab inkluderet
40 timers videoundervisning & multimedie
Anbefaling om 50 timers studietid
Materiale
Video, PDF-materiale, lydbog, podcasts, quizzer og evalueringer.
Eksamen
Online overvåget eksamen med én gratis genprøve
Certifikat
Certifikat for gennemførelse inkluderet. Gyldig i 1 år
Værktøjer, du vil mestre
TensorFlow, SHAP, Amazon S3, AWS SageMaker
Om kurset
AI-drevet kvalitetssikring:
- Forbedre testeffektivitet, nøjagtighed og skalerbarhed ved brug af AI-drevne metoder.
- Praktisk øvelse: Få praktisk erfaring med avancerede AI-testværktøjer og teknikker.
- Intelligent automatisering: Optimer fejldetektion og præstationstestning gennem smart automatisering.
- Karrierefremme: Forøg din QA-ekspertise med en komplet, branchefokuseret eksamensforberedelsespakke.
Deltagerne vil også engagere sig i øvelser, der demonstrerer, hvordan AI kan optimere QA-arbejdsgange, forbedre beslutningstagning og øge den samlede testeffektivitet. Certificeringen inkluderer et afsluttende projekt, hvor du vil designe og implementere en AI-drevet QA-løsning, idet du anvender den viden, der er opnået gennem kurset. Ved afslutningen vil du være forberedt på at integrere AI i QA-processer, hvilket øger både testhastighed og nøjagtighed, samtidig med at organisatorisk ydeevne forbedres.
Hvorfor denne certificering er vigtig
Brug AI til at forudsige projektrisici og udnyt AI og maskinlæring til at automatisere testning, forudsige fejl og forbedre ydeevnen og justere
Læringsresultater
Ved afslutningen af dette kursus vil du være i stand til at:
Grundlæggende om QA
Lær essentielle QA-principper, testmetoder, værktøjer og processer for at opretholde softwarekvalitet.
Manuel testning
Udvikl færdigheder i at skabe og eksekvere testtilfælde, samt rapportere fejl for at verificere at softwaren opfylder kravene.
Automatiseret testning
Opnå færdigheder med automatiseringsværktøjer såsom Selenium, Appium og TestNG, for at forbedre testhastighed og nøjagtighed.
Præstationstest
Mestr værktøjer som JMeter og LoadRunner til at vurdere softwarens ydeevne under forskellige forhold.
Kursus tidsplan
Introduktion til kvalitetssikring og AI
Lektion 1
- 1.1 Introduktion til kvalitetssikring (QA) og AI
- 1.2 Introduktion til AI i QA
- 1.3 QA-målepunkter og nøglepræstationsindikatorer
- 1.4 Brug af data i QA
Grundlæggende om AI, ML og dyb læring
Lektion 2
- 2.1 Grundlæggende om AI
- 2.2 Grundlæggende om maskinlæring
- 2.3 Oversigt over dyb læring
- 2.4 Introduktion til store sprogmodeller (LLMs)
Testautomatisering med AI
Lektion 3
- 3.1 Grundlæggende om testautomatisering
- 3.2 AI-drevet generering af testtilfælde
- 3.3 Værktøjer til automatisering af AI-test
- 3.4 Integration i CI/CD-pipelines
AI til forudsigelse og forebyggelse af defekter
Lektion 4
- 4.1 Teknikker til forudsigelse af fejl
- 4.2 Forebyggende QA-praksisser
- 4.3 AI til risikobaseret testning
- 4.4 Case Study: Defektreduktion med AI
NLP til QA
Lektion 5
- 5.1 Grundlæggende om NLP
- 5.2 NLP i QA
- 5.3 LLM'er til QA
- 5.4 Case Study: Brug af NLP til fejltriagering
AI til præstationstest
Lektion 6
- 6.1 Grundlæggende om præstationstest
- 6.2 AI i præstationstestning
- 6.3 Visualisering af præstationsmålinger
- 6.4 Case Study: AI i præstationstestning af en cloud-applikation
AI i eksplorativ og sikkerhedstestning
Lektion 7
- 7.1 Eksplorativ testning med AI
- 7.2 AI i sikkerhedstestning
- 7.3 Case Study: Forbedring af sikkerhedstest med AI
Kontinuerlig testning med AI
Lektion 8
- 8.1 Oversigt over løbende testning
- 8.2 AI til regressionstestning
- 8.3 Anvendelseseksempel: Risikobaseret løbende testning
Avancerede QA-teknikker med AI
Lektion 9
- 9.1 AI til prædiktiv analyse i QA
- 9.2 AI til kantsituationer
- 9.3 Fremtidige tendenser inden for AI + QA
Afsluttende projekt
Lektion 10
Hvem bør tilmelde sig dette program?
QA-professionelle: Sigter mod at opgradere teststrategier ved brug af AI-drevne værktøjer og metoder.
Softwaretestere: Søger at forbedre fejldetektion og automatisere testarbejdsgange.
Udviklere: Interesseret i at integrere AI i softwareudviklingsprocessen for forbedret testeffektivitet.
Datavidenskabsfolk: Ønsker at anvende AI og maskinlæringsteknikker til softwarekvalitetssikring.
Teknologiledere: Søger at holde sig ajour med branchetendenser og lede teams i AI-drevne QA-praksisser.
Industrivækst
Fremme datadrevet innovation på tværs af sektorer
- Markedsvækst: Det globale marked for AI-understøttet testning forventes at vokse fra 856,7 millioner USD i 2024 til 3.824,0 millioner USD i 2032, med en årlig vækstrate (CAGR) på 20,9% (Kilde: Fortune Business Insights).
- Kontinuerlig Levering: Adoption af kontinuerlig levering driver AI-drevet testning for hurtigere softwareudgivelser af højere kvalitet.
- AI-drevet testning: Defektforudsigelse og risikobaseret testning bliver standard, hvilket forbedrer nøjagtigheden og reducerer manuelt arbejde.
- Efterspørgsel på automatisering: Fremskreden AI-teknologi øger behovet for AI-baseret testautomatisering, hvilket forbedrer hastigheden og kvaliteten af softwareleverancer.
- Organisatorisk investering: Virksomheder investerer massivt i AI-drevne QA-værktøjer for at innovere, reducere omkostninger og sikre overlegen softwareydelse.
Flere detaljer
Forudsætninger
- Programmeringsfærdigheder: Grundlæggende kendskab til Python og en vis erfaring med softwaretest.
- Grundlæggende om kvalitetssikring: Forståelse af kerneprincipper og praksisser inden for QA.
- AI-grundlæggende: Kendskab til maskinlæringskoncepter er nyttigt, men ikke nødvendigt.
Eksamensdetaljer
- Varighed: 90 minutter
- Bestået: 70% (35/50)
- Format: 50 multiple-choice/flersvarsspørgsmål
- Leveringsmetode: Online via overvåget eksamensplatform (fleksibel tidsplanlægning)
- Sprog: Dansk
Licensgivning og akkreditering
Dette kursus udbydes af AVC i henhold til Partner Program-aftalen og overholder kravene i licensaftalen.
Egenkapitalpolitik
AVC yder ikke indkvartering på grund af en handicap eller medicinsk tilstand hos nogen studerende. Kandidater opfordres til at kontakte AVC for vejledning og støtte gennem hele tilpasningsprocessen.
Ofte stillede spørgsmål
Har du brug for virksomhedsløsninger eller LMS-integration?
Fandt du ikke kurset eller programmet, der ville være til gavn for din virksomhed? Har du brug for LMS-integration? Skriv til os, vi løser alt!