Apprendre l'IA générative pour les tests logiciels

Aperçu

Maîtriser l'IA Générative pour Testeurs de Logiciels et QA Ce que vous apprendrez :

Apprenez comment utiliser efficacement les LLMs de l'IA Générative pour maximiser votre productivité en QA grâce à des compétences en ingénierie de prompt intelligentesObtenez un aperçu des outils de test alimentés par l'IA sur le marché actuel et de leurs capacités à révolutionner l'automatisation des testsApprenez à générer des artefacts de test à la volée, tels que des plans de test, des cas de test, des données de test, des modèles de bugs pour des exigences métier donnéesComprenez comment générer et optimiser le code de test selon les standards des frameworks avec des plugins d'IA Générative comme GitHub Copilot, etc.Débloquez le pouvoir de l'IA générative et faites avancer votre carrière de testeurÊtes-vous un testeur manuel, un ingénieur QA ou un testeur d'automatisation cherchant à rester en avance dans le paysage des tests rapide d'aujourd'hui ? Ce cours est conçu spécifiquement pour les testeurs et les professionnels en QA qui veulent exploiter la puissance de l'IA générative pour améliorer la productivité et étendre leurs capacités de test.Ce que vous apprendrez dans ce cours pratiqueClarifiez la distinction entre IA et IA générative — comprenez les différences et concepts clés.Explorez les modèles de langage étendu populaires (LLMs) tels que ChatGPT, Google Gemini, et DeepSeek.Maîtrisez l'art de l'Ingénierie de Prompt — la base pour obtenir des résultats précis et pertinents à partir des outils d'IA.Apprenez à générer des plans de test, des cas de test, des données de test et des rapports de bugs en quelques secondes à l'aide de l'IA générative.Découvrez comment appliquer l'IA dans l'automatisation avec Selenium, les tests d'API, et les tests de base de données.Utilisez GitHub Copilot pour accélérer le codage, corriger les bugs plus rapidement, et générer facilement de la documentation.Pourquoi ce cours est essentiel pour les testeursL'avenir des tests logiciels est de plus en plus alimenté par l'IA — de l'écriture de scripts de test à la génération de données de test, en passant par les tests exploratoires et l'optimisation des requêtes SQL.

L'IA générative peut assister les testeurs à chaque étape du cycle de vie des tests. Que vous soyez un testeur manuel visant à améliorer votre efficacité ou un ingénieur d'automatisation cherchant à rationaliser la rédaction de scripts, ce cours vous dote de compétences pratiques en IA pour pérenniser votre carrière.Ce que vous recevrezDémonstrations étape par étape pour configurer ChatGPT, Google Gemini, et DeepSeek.Exemples réels montrant les applications de l'IA dans le test manuel, l'automatisation, le test d'API, et le test de base de données.Exercices pratiques et invites sur mesure pour pratiquer l'utilisation de l'IA pour les tâches de test.Conseils d'expert pour gagner du temps, réduire les erreurs, et améliorer la couverture des tests à l'aide de l'IA.Guidage pour utiliser GitHub Copilot pour accélérer et améliorer le travail d'automatisation.Qui devrait s'inscrireCe cours est idéal pour :

Testeurs manuels et ingénieurs QATesteurs d'automatisation (Selenium, API, testeurs de base de données)Chefs d'équipe de test et responsables de testToute personne intéressée à comprendre comment l'IA transforme le domaine des tests.PrérequisUne connaissance de base des tests manuels, des tests d'automatisation et du SQL est recommandée — aucune expérience précédente en IA n'est requise.Pérennisez votre carrière en QA en maîtrisant les outils et techniques de l'IA générative.

Inscrivez-vous maintenant et restez en avance !Programme du coursChapitre 1 :

Introduction à l'IA et à l'IA générativeCompréhension de l'Intelligence Artificielle (IA) et applications réellesQu'est-ce que l'IA générative ? Exemples réelsDifférences entre IA et IA générativeIntroduction aux modèles de langage étendu (LLMs)Pourquoi chaque professionnel de QA devrait apprendre l'IA générativeAperçu des modèles d'IA générative populaires (ChatGPT, Google Gemini, DeepSeek, et plus)Chapitre 2 :

Exploration des modèles de langage étendu (LLMs)Qu'est-ce exactement qu'un LLM ?Comment fonctionnent les modèles de langage étenduConfiguration pas à pas de ChatGPT, Google Gemini, et DeepSeekCompréhension des fonctionnalités des LLM et techniques pour une interaction efficaceChapitre 3 :

Introduction à l'Ingénierie de PromptQu'est-ce qu'un Prompt et pourquoi l'Ingénierie de Prompt est-elle importante ?Éléments clés d'un prompt bien formé :

InstructionContexteDonnées d'entréeIndicateur de sortieTechniques essentielles d'Ingénierie de Prompt :

Prompt sans coupPrompt avec un coupPrompt avec quelques coupsChapitre 4 :

Rappel rapide des fondamentaux des tests manuelsConcepts clés et terminologie des tests manuelsChapitre 5 :

Application de l'IA générative dans les tests manuelsGénérez instantanément des plans de test completsCréez automatiquement des scénarios de test et des cas de testGénérez des données de test à la demandeUtilisez l'IA pour rédiger rapidement des rapports de bugsGénérez des rapports d'exécution de test avec un effort minimalChapitre 6 :

Utilisation de l'IA générative dans l'automatisation avec SeleniumGénérez automatiquement des scripts de test SeleniumDéboguez les erreurs avec des solutions suggérées par l'IAAuto-générez des sélecteurs XPath et CSSGénérez des données de test pour les exécutions d'automatisationCréez automatiquement la documentation des cas de testGénérez des rapports d'automatisation à l'aide de l'IATransformez le code entre langues et frameworksMigrez des frameworks d'automatisation existants avec l'assistance de l'IAOptimisez les stratégies XPath et de localisateur avec l'IAUtilisez l'IA pour générer des données de test et intégrer avec des APIUtilisez des techniques avancées de prompt pour les ingénieurs d'automatisationChapitre 7 :

Application de l'IA générative au test d'APIGénérez des charges utiles d'API à l'aide de l'IACréez des classes POJO à partir de réponses JSONGénérez automatiquement un schéma JSON à partir de réponses d'APIAjoutez des assertions aux tests API avec du code généré par l'IATransformez les formats de données (JSON en CSV et vice versa)Construisez des méthodes utilitaires pour lire des données à partir de fichiers JSON, CSV, et XML en utilisant l'IAChapitre 8 :

L'IA dans le SQL et les tests de base de donnéesGénération de requêtes SQL alimentée par l'IAOptimisation des requêtes et ajustement des performancesContrôles d'intégrité et de validation des donnéesVérification de l'exactitude des requêtes à l'aide de l'IAValidation de schéma en utilisant des prompts générés par l'IAGarantissez la cohérence des données lors des tâches de migration des données avec l'assistance de l'IAChapitre 9 :

Maîtriser GitHub Copilot pour les testeurs et les ingénieurs d'automatisationInstallez et configurez GitHub CopilotGénérez automatiquement des messages de commit significatifsRésumez les changements de code avec l'assistance de l'IUtilisez Copilot pour suggérer des corrections de bugs et améliorationsGénérez des données de test d'exemple directement dans votre IDERéécrivez automatiquement le code pour correspondre aux styles ou motifs souhaitésUtilisez Copilot pour générer la documentation de vos méthodes de testChapitre 10 :

Agents d'IALimitations des LLMComment les Agents d'IA surmontent les limitations des LLMLLMs vs Agents d'IAChapitre 11 :

Exploration de testRigor (outil d'automatisation de test basé sur l'IA générative)"De nombreux autres concepts d'IA sont en préparation.

Restez à l'écoute !"Passez à l'étape suivante de votre carrière en QA et devenez un testeur habilité par l'IA. Inscrivez-vous aujourd'hui et transformez votre façon de tester !

Programme

• **Introduction à l'IA et à l'IA générative**
• Comprendre l'Intelligence Artificielle (IA) et ses applications concrètes
• Qu'est-ce que l'IA générative ? Exemples concrets
• Différences entre l'IA et l'IA générative
• Introduction aux modèles de langue de grande taille (LLM)
• Pourquoi chaque professionnel de l'assurance qualité devrait apprendre l'IA générative
• Aperçu des modèles populaires d'IA générative (ChatGPT, Google Gemini, DeepSeek, et plus)
• **Explorer les modèles de langue de grande taille (LLM)**
• Qu'est-ce qu'un LLM exactement ?
• Comment fonctionnent les modèles de langue de grande taille
• Configuration étape par étape pour ChatGPT, Google Gemini, et DeepSeek
• Comprendre les fonctionnalités des LLM et les techniques pour une interaction efficace
• **Introduction à l'ingénierie des invites**
• Qu'est-ce qu'une invite et pourquoi l'ingénierie des invites est-elle importante ?
• Éléments clés d'une invite bien formée :
Instruction
Contexte
Données d'entrée
Indicateur de sortie
• Techniques essentielles d'ingénierie des invites :
Invites sans coup (Zero-shot)
Invites à un coup (One-shot)
Invites à quelques coups (Few-shot)
• **Rappel rapide des fondamentaux des tests manuels**
• Concepts clés et terminologie des tests manuels
• **Application de l'IA générative aux tests manuels**
• Générer instantanément des plans de test complets
• Créer automatiquement des scénarios de test et des cas de test
• Générer des données de test à la demande
• Utiliser l'IA pour rédiger rapidement des rapports de bugs
• Générer des rapports d'exécution de tests avec un minimum d'effort
• **Utilisation de l'IA générative dans l'automatisation Selenium**
• Générer automatiquement des scripts de test Selenium
• Déboguer les erreurs avec des solutions suggérées par l'IA
• Générer automatiquement des sélecteurs XPath et CSS
• Générer des données de test pour les exécutions automatisées
• Créer automatiquement la documentation des cas de test
• Générer des rapports d'automatisation à l'aide de l'IA
• Convertir le code entre différents langages et frameworks
• Migrer les frameworks d'automatisation existants avec l'aide de l'IA
• Optimiser les stratégies de XPath et de localisation avec l'IA
• Utiliser l'IA pour générer des données de test et intégrer avec des API
• Techniques avancées d'invites pour les ingénieurs en automatisation
• **Application de l'IA générative aux tests d'API**
• Générer des charges d'API à l'aide de l'IA
• Créer des classes POJO à partir de réponses JSON
• Générer automatiquement un schéma JSON à partir des réponses d'API
• Ajouter des assertions aux tests d'API avec le code généré par l'IA
• Convertir les formats de données (JSON en CSV et vice versa)
• Construire des méthodes utilitaires pour lire des données à partir de fichiers JSON, CSV et XML à l'aide de l'IA
• **IA dans les tests SQL et de bases de données**
• Génération de requêtes SQL alimentée par l'IA
• Optimisation des requêtes et ajustement des performances
• Vérifications de l'intégrité et de la validation des données
• Vérifier la précision des requêtes à l'aide de l'IA
• Validation de schéma à l'aide d'invites générées par l'IA
• Assurer la cohérence des données lors des tâches de migration de données avec l'aide de l'IA
• **Maîtriser GitHub Copilot pour les testeurs et les ingénieurs d'automatisation**
• Installer et configurer GitHub Copilot
• Générer automatiquement des messages de commit significatifs
• Résumer les changements de code avec l'assistance de l'IA
• Utiliser Copilot pour suggérer des corrections de bugs et des améliorations
• Générer des données de test d'échantillon directement dans votre IDE
• Réécrire automatiquement le code pour correspondre aux styles ou motifs désirés
• Utiliser Copilot pour générer la documentation pour vos méthodes de test
• **Agents IA**
• Limitations des LLM
• Comment les agents IA surmontent les limitations des LLM
• LLM vs Agents IA
• **Explorer testRigor (outil d'automatisation de test basé sur l'IA générative)**
• Aperçu et fonctionnalités
• **Conclusion du cours**
• Récapituler les principaux sujets et concepts
• Concepts futurs de l'IA dans les tests (restez à l'écoute pour les mises à jour)

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Enseigné par

Pavan Kumar

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Sujets

Informatique