Resumen
Generar casos de prueba manuales y scripts de Selenium de manera automatizada utilizando IA generativa en el sistema local.
Programa de estudio
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- Introducción a la IA Generativa en Control de Calidad (QA)
-- Visión general de la IA y su relevancia para el QA
-- Conceptos clave en IA Generativa
-- Diferenciación entre IA tradicional e IA Generativa
- Fundamentos de la IA Generativa
-- Introducción al aprendizaje automático y aprendizaje profundo
-- Comprensión de redes neuronales y entrenamiento de modelos
-- Modelos comunes de IA Generativa: GPT, Autoencoders Variacionales (VAEs), GANs
- Aplicaciones de la IA Generativa en QA
-- Generación de datos de prueba: Técnicas y herramientas
-- Automatización de la generación de casos de prueba
-- Mejora de la cobertura de pruebas con escenarios generados por IA
- Implementación de herramientas de IA en flujos de trabajo de QA
-- Integración de herramientas de IA en marcos de prueba existentes
-- Estudios de caso de IA en automatización de QA
-- Evaluación y selección de herramientas de IA para necesidades específicas de prueba
- Laboratorios prácticos y ejercicios
-- Laboratorio práctico: Construcción de un modelo sencillo de IA Generativa
-- Ejercicio: Generación y validación de datos de prueba sintéticos
-- Taller: Diseño de un flujo de trabajo de prueba mejorado con IA
- Mejores prácticas y consideraciones éticas
-- Asegurando la privacidad de datos y el cumplimiento en aplicaciones de IA
-- Abordar sesgos en modelos de IA Generativa
-- Mantenerse al día con el panorama evolutivo de la IA en QA
- Temas avanzados y tendencias futuras en IA para QA
-- Exploración de la investigación actual e innovaciones en IA Generativa
-- Pruebas predictivas y basadas en riesgos con IA
-- El futuro de los entornos de prueba autónomos
- Conclusión y cierre del curso
-- Resumen de los aprendizajes clave
-- Sesión de preguntas y respuestas
-- Recursos para el aprendizaje y desarrollo continuo
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