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.
Objectifs pédagogiques
- 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.
Programme de formation
-
Wat is AI en machine learning in testen? (1,5 uur)
-
Basisprincipes van AI en machine learning.
-
Verschillen tussen traditionele testautomatisering en AI-gedreven testen.
-
Toepassingen van AI in softwarekwaliteit.
-
-
AI-gestuurde testautomatisering en zelflerende tests (3 uur)
-
Hoe AI helpt bij testontwerp, testuitvoering en defectvoorspelling.
-
Zelflerende testcases ontwikkelen: testbots en adaptieve testscripts.
-
AI-ondersteunde testgeneratie en testdataverrijking.
-
Praktijkoefening : Opzetten van een AI-gestuurde testworkflow met Test.ai.
-
-
AI en visuele UI-testen (2,5 uur)
-
Gebruik van AI voor beeldherkenning en UI-testen.
-
Tools zoals Applitools en Selenium AI.
-
Automatische detectie van UI-veranderingen en regressies.
-
Casestudy : Visuele AI-tests uitvoeren en UI-veranderingen analyseren
-
-
Machine learning modellen voor testanalyse (2,5 uur)
-
Hoe machine learning patronen in testdata herkent.
-
AI inzetten voor defectvoorspelling en root cause analysis.
-
Testdata-analyse en optimalisatie met AI.
-
Praktijkoefening : Implementeren van een machine learning model voor defectanalyse.
-
-
Automatische testgeneratie en zelfherstellende testscripts (2,5 uur)
-
Hoe AI automatisch testscenario’s genereert.
-
Werken met self-healing test automation frameworks.
-
AI-gestuurde flaky test detectie en stabilisatie.
-
Praktijkoefening : Testscripts verbeteren met zelfherstellende AI-tests.
-
-
AI in API-testen en cybersecurity (2 uur)
-
AI-gebaseerde API-teststrategieën.
-
AI inzetten voor penetratietesten en bedreigingsdetectie.
-
Security testen met AI: fraudedetectie en anomaliedetectie.
-
Casestudy : AI gebruiken voor API-beveiliging en bedreigingsanalyse.
-
-
AI-testautomatisering in CI/CD en DevOps (2,5 uur)
-
AI-gedreven testuitvoering integreren in CI/CD pipelines.
-
Hoe AI helpt bij regressietests en testprioritering.
-
Automatisering van testrapportage met AI-analyse.
-
Praktijkoefening : AI-tests integreren in een DevOps omgeving.
-
-
AI-gebaseerde testtools en frameworks (2,5 uur)
-
Vergelijking van AI-testtools: Test.ai, Applitools, Mabl, Functionize.
-
Gebruik van AI-gebaseerde bugdetectie en testrapportage.
-
Hoe AI bestaande testautomatisering aanvult.
-
Praktijkoefening : Werken met een AI-gebaseerde testtool en testautomatisering uitbreiden.
-
-
De toekomst van AI in softwaretesten en evaluatie (2 uur)
-
Hoe AI het testlandschap blijft veranderen.
-
De ethische kant van AI-gestuurde testbeslissingen.
-
Open discussie en evaluatie van de training.
-
Interactieve oefening : Brainstorm: Hoe kan AI bijdragen aan testefficiëntie binnen jouw organisatie?
-
Instructeur
