Data & IA

AI en Machine Learning in softwaretesten

3 jour(s) • 21h

Description

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.

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 concerné

Testautomatiseringsspecialisten en softwaretesters.

QA-managers en DevOps-engineers.

IT-consultants en softwareontwikkelaars.

Iedereen die AI wil toepassen binnen softwarekwaliteit en testprocessen.

Prérequis

Basiskennis van softwaretesten en testautomatisering.

Ervaring met CI/CD en DevOps-processen is aanbevolen.

Basiskennis van Python en AI-concepten is een pluspunt.

Déroulé du programme

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?