Programa do Curso
Introdução à IA no Teste de Software
- Visão geral das capacidades da IA em testes e QA
- Tipos de ferramentas de IA usadas em fluxos de trabalho modernos de teste
- Benefícios e riscos da engenharia de qualidade impulsionada por IA
LLMs para Geração de Casos de Teste
- Engenharia de prompts para geração de testes unitários e funcionais
- Criação de modelos de teste parametrizados e baseados em dados
- Conversão de histórias de usuário e requisitos em scripts de teste
IA no Teste Exploratório e nos Casos de Borda
- Identificação de ramificações ou condições não testadas usando IA
- Simulação de cenários raros ou anormais de uso
- Estratégias de geração de testes baseadas em riscos
Teste Automatizado de UI e Regressão
- Uso de ferramentas de IA como Testim ou mabl para criação de testes de UI
- Manutenção de testes de UI estáveis através de seletores autoguando
- Análise de impacto regressivo baseada em IA após alterações no código
Análise de Falhas e Otimização de Testes
- Agrupamento de falhas de testes usando modelos LLM ou ML
- Redução de execuções de teste instáveis e fadiga de alertas
- Priorização da execução de testes com base em insights históricos
Integração no Pipeline CI/CD
- Incorporação da geração de testes por IA no Jenkins, GitHub Actions ou GitLab CI
- Validação da qualidade dos testes durante pull requests
- Rollbacks automatizados e portas inteligentes de teste nos pipelines
Tendências Futuras e Uso Responsável da IA em QA
- Avaliação da precisão e segurança dos testes gerados por IA
- Governança e rastreamento de auditoria para processos de teste aprimorados por IA
- Tendências em plataformas de QA-IA e observabilidade inteligente
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Experiência em testes de software, planejamento de testes ou automação de QA
- Familiaridade com frameworks de teste como JUnit, PyTest ou Selenium
- Conhecimento básico de pipelines CI/CD e ambientes DevOps
Público-Alvo
- Engenheiros de QA
- Engenheiros de Desenvolvimento de Software em Teste (SDETs)
- Testadores de software que trabalham em ambientes ágeis ou DevOps
Testemunhos de Clientes (2)
Agora tenho conhecimento sobre a biblioteca Streamlit em Python e, com certeza, vou tentar usá-la para melhorar os aplicativos da minha equipe que são desenvolvidos no R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curso - GitHub Copilot for Developers
Máquina Traduzida
Conhecimento do instrutor sobre o uso avançado de co-piloto e sessão prática suficiente e eficiente
Tan - ViTrox Technologies Sdn Bhd
Curso - Intermediate GitHub Copilot
Máquina Traduzida