2025 - Utilisation de l'IA générative dans les tests d'automatisation logicielle

Aperçu

Exploitez la puissance de l'IA générative pour les tests manuels, RAG, Playwright AI, TestRigor, ajoutez de l'intelligence au code de test via les API Ce que vous allez apprendre :

Comprendre les bases de l'IA générative et ses cas d'utilisation dans le monde réel Comprendre les différents grands modèles de langage disponibles sur le marché Utiliser des LLM locaux pour exploiter leur puissance sur des machines locales avec les modèles Llama 3.x Utiliser l'IA générative dans l'automatisation et les tests logiciels manuels Utiliser des outils liés à l'IA générative dans les tests logiciels comme TestRigor, ZeroStep, Playwright, etc. Utiliser les API d'IA générative pour étendre les capacités des tests d'automatisation avec une exécution de test intelligente Bienvenue dans « Utiliser l'IA générative dans les tests automatisés de logiciels !

» Ce cours est conçu pour quiconque, que vous soyez débutant en tests logiciels ou professionnel expérimenté, pour débloquer le plein potentiel de l'IA générative et transformer votre processus de test en quelque chose de plus rapide, plus intelligent et plus efficace. Vous parcourrez un éventail de sujets, des bases aux applications avancées du monde réel que vous pourrez immédiatement mettre en pratique au travail.

Voici ce que vous maîtriserez :

• Introduction à l'IA générative :

Comprendre les fondations de l'IA générative et son rôle dans les tests logiciels. • Exécution de grands modèles de langage (LLMs) localement :

Apprenez à exécuter des modèles sur votre machine sans payer pour des services externes. • Tests manuels avec l'IA générative :

Générer des cas de test manuels, des données de test, des exigences de test avec des modèles ancrés grâce à la puissance de l'IA et RAG. • Tests automatisés d'interface utilisateur :

Exploitez l'IA pour écrire, refactoriser et optimiser les tests automatisés pour les applications UI. • Tests UI avec Playwright :

Utilisez Playwright et des outils propulsés par l'IA pour créer des scripts de test intelligents et gérer des flux de travail complexes. • Automatisation sans code avec TestRigor :

Créez des suites d'automatisation puissantes en anglais simple, même en automatisant SMS, appels téléphoniques et tableaux complexes. • Tests d'API :

Exploitez PostBots et l'IA générative pour simplifier les tests d'API. • Utilisation des API d'IA générative pour ajouter de l'intelligence avec des localisateurs auto-cicatrisants à l'automatisation des tests :

Exploitez la puissance des API d'OpenAI pour ajouter de l'intelligence à votre code d'automatisation des tests. • Utilisation du protocole de contexte de modèle :

Exploitez la puissance du protocole de contexte de modèle (MCP) pour exécuter les tests Playwright pour UI et API. À la fin de ce cours, vous aurez une compréhension approfondie de la manière dont l'IA générative peut amplifier votre processus de test.

Avec une expérience pratique, vous serez capable d'utiliser des outils enrichis par l'IA et des LLM pour simplifier les tâches de test complexes et rendre votre travail plus fluide et plus efficace.

Programme

• Introduction à l'IA générative dans les tests
Aperçu de l'IA générative
Applications dans les tests logiciels
• Fondamentaux des tests d'automatisation logicielle
Concepts et outils clés
Types de tests logiciels
• Modèles et techniques d'IA générative
Comprendre les modèles d'IA : GPT, BERT, etc.
Traitement du langage naturel (NLP) dans les tests
• Mise en œuvre de l'IA générative dans l'automatisation des tests
Génération de cas de test pilotée par l'IA
Génération intelligente de données de test
• Cadres de test améliorés par l'IA
Intégration avec des cadres d'automatisation populaires (par exemple, Selenium, Appium)
Création de pipelines de test augmentés par l'IA
• Apprentissage machine pour l'optimisation des tests
Détection d'anomalies et tests prédictifs
Utiliser l'IA pour la maintenance et la refactorisation des tests
• Meilleures pratiques et considérations éthiques
Assurer la fiabilité et l'exactitude
Traiter les biais dans les modèles d'IA
• Sessions pratiques de laboratoire
Mise en place d'outils d'IA pour l'automatisation
Création de scripts de test améliorés par l'IA
• Études de cas sur les tests améliorés par l'IA
Exemples réels et leçons apprises
Tendances industrielles et perspectives d'avenir
• Conclusion du cours et perspectives d'avenir
Récapitulatif des points clés
Opportunités pour explorer davantage l'IA et les tests
• Projet et évaluation
Projet pratique : Mise en œuvre de l'IA générative dans un scénario de test
Évaluation finale et sessions de retour d'expérience

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Enseigné par

Karthik KK

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Sujets

Programmation