Impulsando la escalabilidad y precisión en QA con IA y ML

Resumen

Explore cómo las tecnologías de IA y ML están revolucionando las pruebas de software, desde la generación automatizada de casos de prueba hasta el análisis predictivo, abordando los desafíos tradicionales de aseguramiento de calidad (QA) y mejorando la escalabilidad y precisión.

Programa de estudio

• Introducción a la IA y ML en Pruebas de Software
Visión general de las tecnologías de IA y ML
Transición de QA tradicional a QA impulsada por IA
Beneficios clave de la IA y ML en pruebas de software
• Generación Automatizada de Casos de Prueba
Comprensión de la generación automatizada de casos de prueba
Herramientas de IA para pruebas automatizadas
Estudios de caso de implementaciones exitosas
• Aprendizaje Automático para Predicción de Pruebas
Análisis predictivo en QA
Algoritmos y modelos utilizados en la predicción de pruebas
Ejemplos de pruebas predictivas mejorando los procesos de QA
• Mejorando la Escalabilidad en QA con IA
Desafíos en la escalabilidad de procesos de QA tradicionales
Estrategias de IA para procesos de prueba escalables
Herramientas y marcos que permiten la escalabilidad en QA
• Mejorando la Precisión con Pruebas Impulsadas por IA
Reducción de falsos positivos y negativos en pruebas
Métodos de IA para mejorar la precisión de las pruebas
Aplicaciones reales en sistemas críticos
• Abordando Desafíos Tradicionales de QA
Optimización de costos y recursos en QA
Reducción del tiempo de salida al mercado con métodos impulsados por IA
Gestión de riesgos y sesgos en pruebas de IA
• Herramientas y Marcos para IA y ML en QA
Revisión de herramientas y plataformas populares
Ejercicios prácticos con herramientas seleccionadas
Análisis comparativo de soluciones disponibles
• Estudios de Caso y Aplicaciones en la Industria
Examen de la adopción de IA y ML en diversas industrias
Lecciones aprendidas y mejores prácticas
Tendencias futuras y el panorama en evolución de QA
• Conclusión y Direcciones Futuras
Recapitulación de conceptos clave aprendidos
Tendencias emergentes y tecnologías en IA QA
Oportunidades para aprendizaje y desarrollo continuos
• Proyecto y Evaluación
Proyecto final: implementación de IA/ML en un escenario de QA
Métodos de evaluación: cuestionarios, evaluaciones prácticas y revisiones por pares

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Asignaturas

Programación