Aprende IA Generativa para Pruebas de Software

Resumen

Dominar la IA Generativa para Probadores de Software y QA Lo que aprenderás:

Aprende cómo usar los LLM de IA Generativa de manera efectiva para maximizar tu productividad en QA con habilidades inteligentes de ingeniería de prompts. Obtén una visión general de las herramientas de pruebas impulsadas por IA en el mercado actual y sus capacidades para revolucionar la automatización de pruebas.

Aprende a generar Artefactos de Prueba al vuelo como Planes de Pruebas, Casos de Pruebas, Datos de Pruebas, Plantillas de Errores para requisitos de negocio dados. Entiende cómo generar y optimizar el código de prueba en estándares de marco con complementos de IA Generativa como Github Copilot, etc.

Desbloquea el Poder de la IA Generativa y Avanza en Tu Carrera de Pruebas ¿Eres un Probador Manual, Ingeniero QA o Probador de Automatización que busca mantenerse al frente en el acelerado panorama de pruebas de hoy? Este curso está diseñado específicamente para probadores y profesionales de QA que desean aprovechar el poder de la IA Generativa para aumentar la productividad y expandir sus capacidades de prueba.

Lo que Aprenderás en Este Curso Práctico:

Gana claridad sobre la IA vs. IA Generativa:

entiende las diferencias y conceptos clave.

Explora Modelos de Lenguaje Largo (LLM) populares como ChatGPT, Google Gemini y DeepSeek. Domina el arte de la Ingeniería de Prompts:

la base para obtener salidas precisas y relevantes de las herramientas de IA.

Aprende a generar Planes de Prueba, Casos de Prueba, Datos de Prueba e Informes de Errores en segundos usando IA Generativa. Descubre cómo aplicar IA en la Automatización con Selenium, Pruebas de API y Pruebas de Bases de Datos.

Usa GitHub Copilot para acelerar la codificación, corregir errores más rápido y generar documentación sin esfuerzo. Por Qué Este Curso es Esencial para los Probadores:

El futuro de las pruebas de software está cada vez más impulsado por la IA:

desde la escritura de scripts de prueba hasta la generación de datos de prueba, realizando pruebas exploratorias y optimizando consultas SQL.

La IA generativa puede asistir a los probadores en cada etapa del ciclo de vida de las pruebas. Ya sea que seas un Probador Manual que busca aumentar su eficiencia o un Ingeniero de Automatización que busca optimizar la escritura de scripts, este curso te equipa con habilidades prácticas de IA para preparar tu carrera para el futuro.

Lo que Recibirás:

Demostraciones paso a paso para configurar ChatGPT, Google Gemini y DeepSeek. Ejemplos del mundo real que muestran aplicaciones de IA en Pruebas Manuales, Automatización, Pruebas de API y Pruebas de Bases de Datos.

Ejercicios prácticos y prompts personalizados para practicar el uso de IA en tareas de pruebas. Consejos de expertos para ahorrar tiempo, reducir errores y mejorar la cobertura de pruebas usando IA.

Orientación sobre el uso de GitHub Copilot para acelerar y mejorar el trabajo de automatización. Quién Debería Inscribirse:

Este curso es ideal para:

Probadores Manuales e Ingenieros QA Probadores de Automatización (Selenium, Testers de API, Testers de Bases de Datos) Líderes de Pruebas y Gerentes de Pruebas Cualquiera interesado en entender cómo la IA está transformando el dominio de pruebas Requisitos Previos:

Se recomienda tener conocimientos básicos de pruebas manuales, pruebas de automatización y SQL, no se requiere experiencia previa en IA.

Prepara tu carrera en QA para el futuro dominando herramientas y técnicas de IA Generativa. ¡Inscríbete ahora y mantente al frente!

Plan de Estudios del Curso:

Capítulo 1:

Introducción a la IA y la IA Generativa Comprensión de la Inteligencia Artificial (IA) y aplicaciones en el mundo real ¿Qué es la IA Generativa? Ejemplos del mundo real Diferencias entre IA y IA Generativa Introducción a los Modelos de Lenguaje Largo (LLM) Por qué cada profesional de QA debería aprender IA Generativa Visión general de modelos de IA Generativa populares (ChatGPT, Google Gemini, DeepSeek, y más) Capítulo 2:

Explorando Modelos de Lenguaje Largo (LLM) ¿Qué es exactamente un LLM?

Cómo funcionan los Modelos de Lenguaje Largo Configuración paso a paso para ChatGPT, Google Gemini, y DeepSeek Comprensión de características de LLM y técnicas para una interacción efectiva Capítulo 3:

Introducción a la Ingeniería de Prompts ¿Qué es un Prompt y por qué importa la Ingeniería de Prompts? Elementos clave de un prompt bien formado:

Instrucción Contexto Datos de Entrada Indicador de Salida Técnicas esenciales de Ingeniería de Prompts:

Prompting sin ejemplos previos Prompting con un solo ejemplo Prompting con pocos ejemplos Capítulo 4:

Rápido Repaso de Fundamentos de Pruebas Manuales Conceptos y terminología clave de pruebas manuales Capítulo 5:

Aplicando IA Generativa en Pruebas Manuales Genera instantáneamente Planes de Prueba comprensivos Crea automáticamente Escenarios de Prueba y Casos de Prueba Genera Datos de Pruebas a demanda Usa AI para redactar Informes de Errores rápidamente Genera Informes de Ejecución de Pruebas con mínimo esfuerzo Capítulo 6:

Usando IA Generativa en Automatización con Selenium Genera automáticamente Scripts de Prueba de Selenium Depura errores con soluciones sugeridas por IA Genera automáticamente Selectores XPath y CSS Genera datos de prueba para ejecuciones de automatización Crea documentación para casos de prueba automáticamente Genera Informes de Automatización usando IA Convierte código entre lenguajes y marcos Migra marcos de automatización existentes con asistencia de IA Optimiza estrategias de XPath y localizadores con IA Usa IA para generar datos de prueba e integrarse con APIs Técnicas avanzadas de prompts para ingenieros de automatización Capítulo 7:

Aplicando IA Generativa a Pruebas de API Genera Cargas Útiles de API usando IA Crea Clases POJO a partir de respuestas JSON Genera automáticamente Esquema JSON a partir de respuestas de API Agrega afirmaciones a pruebas API con código generado por IA Convierte formatos de datos (JSON a CSV y viceversa) Construye métodos de utilidad para leer datos de archivos JSON, CSV y XML usando IA Capítulo 8:

IA en SQL y Pruebas de Bases de Datos Generación de Consultas SQL impulsada por IA Optimización de consultas y ajuste de rendimiento Verificaciones de integridad y validación de datos Verifica la precisión de consultas usando IA Validación de esquemas usando prompts generados por IA Asegura la consistencia de datos durante tareas de migración de datos con asistencia de IA Capítulo 9:

Dominando GitHub Copilot para Probadores e Ingenieros de Automatización Instala y configura GitHub Copilot Genera automáticamente mensajes de commit significativos Resume cambios de código con asistencia de IA Usa Copilot para sugerir correcciones de errores y mejoras Genera datos de prueba de muestra directamente en tu IDE Reescribe automáticamente el código para que coincida con estilos o patrones deseados Usa Copilot para generar documentación para tus métodos de prueba Capítulo 10:

Agentes de IA Limitaciones de los LLM Cómo los Agentes de IA superan las limitaciones de los LLM LLMs vs Agentes de IA Capítulo 11:

Explorando testRigor (Herramienta de Automatización de Pruebas Basada en IA Generativa) "Muchos más conceptos de IA están en la línea.

¡Mantente atento!" Da el siguiente paso en tu carrera de QA y conviértete en un probador capacitado en IA. ¡Inscríbete hoy y transforma la manera en que pruebas!

Programa de estudio

• **Introducción a la IA y a la IA Generativa**
• Comprender la Inteligencia Artificial (IA) y sus aplicaciones en el mundo real
• ¿Qué es la IA Generativa? Ejemplos del mundo real
• Diferencias entre la IA y la IA Generativa
• Introducción a los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs)
• Por qué todos los profesionales de control de calidad (QA) deberían aprender sobre IA Generativa
• Resumen de modelos populares de IA Generativa (ChatGPT, Google Gemini, DeepSeek y más)
• **Explorando los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs)**
• ¿Qué es exactamente un LLM?
• Cómo funcionan los Modelos de Lenguaje de Gran Escala
• Configuración paso a paso para ChatGPT, Google Gemini y DeepSeek
• Comprender las características de los LLM y técnicas para una interacción efectiva
• **Introducción a la Ingeniería de Prompts**
• ¿Qué es un Prompt y por qué es importante la Ingeniería de Prompts?
• Elementos clave de un prompt bien formado:
Instrucción
Contexto
Datos de Entrada
Indicador de Salida
• Técnicas esenciales de Ingeniería de Prompts:
Prompting de Cero-Tiros
Prompting de Un-Tiro
Prompting de Pocos-Tiros
• **Revisión rápida de los fundamentos de las pruebas manuales**
• Conceptos y terminología clave de las pruebas manuales
• **Aplicar la IA Generativa en las pruebas manuales**
• Generar instantáneamente Planes de Prueba completos
• Crear automáticamente Escenarios de Prueba y Casos de Prueba
• Generar Datos de Prueba bajo demanda
• Usar IA para redactar Informes de Errores rápidamente
• Generar Informes de Ejecución de Pruebas con mínimo esfuerzo
• **Uso de la IA Generativa en la automatización con Selenium**
• Generar automáticamente Scripts de Prueba de Selenium
• Depurar errores con soluciones sugeridas por IA
• Autogenerar Selectores XPath y CSS
• Generar datos de prueba para ejecuciones de automatización
• Crear documentación para casos de prueba automáticamente
• Generar Informes de Automatización utilizando IA
• Convertir código entre lenguajes y marcos
• Migrar marcos de automatización existentes con asistencia de IA
• Optimizar estrategias de XPath y localizadores con IA
• Usar IA para generar datos de prueba e integrar con APIs
• Técnicas avanzadas de prompts para ingenieros de automatización
• **Aplicación de la IA Generativa a las pruebas de API**
• Generar cargas de API usando IA
• Crear Clases POJO a partir de respuestas JSON
• Generar automáticamente esquemas JSON a partir de respuestas de API
• Agregar aserciones a las pruebas de API con código generado por IA
• Convertir formatos de datos (JSON a CSV y viceversa)
• Construir métodos utilitarios para leer datos de archivos JSON, CSV y XML usando IA
• **IA en SQL y pruebas de bases de datos**
• Generación de Consultas SQL impulsada por IA
• Optimización de consultas y ajuste de rendimiento
• Comprobaciones de integridad y validación de datos
• Verificar la precisión de las consultas usando IA
• Validación de esquemas usando prompts generados por IA
• Asegurar la consistencia de los datos durante tareas de migración de datos con asistencia de IA
• **Dominar GitHub Copilot para probadores e ingenieros de automatización**
• Instalar y configurar GitHub Copilot
• Generar automáticamente mensajes de commit significativos
• Resumir cambios en el código con asistencia de IA
• Usar Copilot para sugerir correcciones y mejoras de errores
• Generar datos de prueba de muestra directamente en tu IDE
• Reescribir automáticamente el código para que coincida con los estilos o patrones deseados
• Usar Copilot para generar documentación para tus métodos de prueba
• **Agentes de IA**
• Limitaciones de los LLM
• Cómo los Agentes de IA superan las limitaciones de los LLM
• LLMs vs Agentes de IA
• **Explorando testRigor (Herramienta de Automatización de Pruebas Basada en IA Generativa)**
• Resumen y características
• **Conclusión del curso**
• Repaso de los temas y conceptos principales
• Futuro de los conceptos de IA en pruebas (estad atentos para actualizaciones)

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Enseñado por

Pavan Kumar

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Asignaturas

Ciencia de la Computación