Aperçu du cours
Doel van de training : Deze training biedt testers en QA-specialisten de vaardigheden om AI en machine learning te integreren in softwaretesten. Deelnemers leren hoe AI-gebaseerde testautomatisering de efficiëntie, nauwkeurigheid en schaalbaarheid van tests kan verbeteren, evenals hoe ze moderne AI-gestuurde testtools kunnen gebruiken.
Prérequis
- Basiskennis van softwaretesten en testautomatisering.
- Ervaring met CI/CD en DevOps-processen is aanbevolen.
- Basiskennis van Python en AI-concepten is een pluspunt.
Fonctionnalités
- Begrijpen hoe AI en machine learning het testproces transformeren.
- AI-gebaseerde testautomatisering implementeren voor functionele en niet-functionele testen.
- Zelflerende testscenario’s ontwikkelen en aanpassen aan dynamische omgevingen.
- AI inzetten voor testgeneratie, testdata-analyse en defectdetectie.
- AI-testtools en frameworks zoals Test.ai, Applitools en Mabl toepassen.
Public ciblé
- Testautomatiseringsspecialisten en softwaretesters.
- QA-managers en DevOps-engineers.
- IT-consultants en softwareontwikkelaars.
- Iedereen die AI wil toepassen binnen softwarekwaliteit en testprocessen.
Détails
- 9 Sections
- 35 Lessons
- 3 Days
Expand all sectionsCollapse all sections
- Wat is AI en machine learning in testen? (1,5 uur)3
- 1.1Basisprincipes van AI en machine learning.
- 1.2Verschillen tussen traditionele testautomatisering en AI-gedreven testen.
- 1.3Toepassingen van AI in softwarekwaliteit.
- AI-gestuurde testautomatisering en zelflerende tests (3 uur)4
- 2.1Hoe AI helpt bij testontwerp, testuitvoering en defectvoorspelling.
- 2.2Zelflerende testcases ontwikkelen: testbots en adaptieve testscripts.
- 2.3AI-ondersteunde testgeneratie en testdataverrijking.
- 2.4Praktijkoefening : Opzetten van een AI-gestuurde testworkflow met Test.ai.
- AI en visuele UI-testen (2,5 uur)4
- 3.1Gebruik van AI voor beeldherkenning en UI-testen.
- 3.2Tools zoals Applitools en Selenium AI.
- 3.3Automatische detectie van UI-veranderingen en regressies.
- 3.4Casestudy : Visuele AI-tests uitvoeren en UI-veranderingen analyseren
- Machine learning modellen voor testanalyse (2,5 uur)4
- 4.1Hoe machine learning patronen in testdata herkent.
- 4.2AI inzetten voor defectvoorspelling en root cause analysis.
- 4.3Testdata-analyse en optimalisatie met AI.
- 4.4Praktijkoefening : Implementeren van een machine learning model voor defectanalyse.
- Automatische testgeneratie en zelfherstellende testscripts (2,5 uur)4
- 5.1Hoe AI automatisch testscenario’s genereert.
- 5.2Werken met self-healing test automation frameworks.
- 5.3AI-gestuurde flaky test detectie en stabilisatie.
- 5.4Praktijkoefening : Testscripts verbeteren met zelfherstellende AI-tests.
- AI in API-testen en cybersecurity (2 uur)4
- 6.1AI-gebaseerde API-teststrategieën.
- 6.2AI inzetten voor penetratietesten en bedreigingsdetectie.
- 6.3Security testen met AI: fraudedetectie en anomaliedetectie.
- 6.4Casestudy : AI gebruiken voor API-beveiliging en bedreigingsanalyse.
- AI-testautomatisering in CI/CD en DevOps (2,5 uur)4
- 7.1AI-gedreven testuitvoering integreren in CI/CD pipelines.
- 7.2Hoe AI helpt bij regressietests en testprioritering.
- 7.3Automatisering van testrapportage met AI-analyse.
- 7.4Praktijkoefening : AI-tests integreren in een DevOps omgeving.
- AI-gebaseerde testtools en frameworks (2,5 uur)4
- 8.1Vergelijking van AI-testtools: Test.ai, Applitools, Mabl, Functionize.
- 8.2Gebruik van AI-gebaseerde bugdetectie en testrapportage.
- 8.3Hoe AI bestaande testautomatisering aanvult.
- 8.4Praktijkoefening : Werken met een AI-gebaseerde testtool en testautomatisering uitbreiden.
- De toekomst van AI in softwaretesten en evaluatie (2 uur)4
- 9.1Hoe AI het testlandschap blijft veranderen.
- 9.2De ethische kant van AI-gestuurde testbeslissingen.
- 9.3Open discussie en evaluatie van de training.
- 9.4Interactieve oefening : Brainstorm: Hoe kan AI bijdragen aan testefficiëntie binnen jouw organisatie?
Instructeur
