Probando de manera más inteligente, no más difícil, con IA: una visión realista de lo que es posible hoy en día

Resumen

Explora el papel de la IA en mejorar la eficiencia de las pruebas de software, desde el diseño de pruebas hasta la detección de defectos. Conoce las aplicaciones actuales y las posibilidades futuras en el aseguramiento de la calidad para el desarrollo de IoT y robótica.

Programa de estudio

• Introducción a la IA en las pruebas de software
Visión general de las aplicaciones de IA en aseguramiento de la calidad
Beneficios de la IA en los procesos de prueba
• Diseño de pruebas mejorado con IA
Generación automatizada de casos de prueba
Planificación y priorización de pruebas impulsadas por IA
• IA en la ejecución de pruebas
Estrategias de ejecución de pruebas inteligentes
Pruebas dinámicas con algoritmos de IA
• Detección de defectos usando IA
Aprendizaje automático para la detección de anomalías
Análisis predictivo en la predicción de defectos
• IA para pruebas de IoT
Desafíos de las pruebas de IoT
Técnicas de IA específicas para entornos de IoT
• IA en pruebas de robótica
Papel de la IA en la validación de sistemas robóticos
Estudios de caso de IA en aseguramiento de calidad en robótica
• Herramientas y tecnologías
Visión general de herramientas de IA para pruebas de software
Demostraciones prácticas de herramientas de prueba basadas en IA populares
• Limitaciones actuales y posibilidades futuras
Desafíos en las pruebas impulsadas por IA
Tendencias emergentes y direcciones de investigación
• Estudios de caso y aplicaciones del mundo real
Historias de éxito de la IA en pruebas de software
Análisis de implementaciones en la industria
• Consideraciones éticas y prácticas
Implicaciones éticas de la IA en las pruebas
Mejores prácticas para integrar la IA de manera responsable
• Conclusión y perspectiva futura
Resumen de los puntos clave
Perspectivas sobre la evolución futura de la IA en las pruebas de software

Asignaturas

Charlas de conferencia