Apprendre l'IA générative pour les tests logiciels

Aperçu

Mastering Generative AI for Software Testers & QA What you'll learn:

Learn hHow to use Gen AI LLM's effectively to maximize your QA Productivity with smart prompt engineering skillsGet overview of AI Powered Testing tools in current market and their capabilities for revolutionizing Test AutomationLearn generating Test Artifacts in fly such as Test Plan, Testcases, Test Data, Bug templates for given Business requirementsUnderstand how to Generate & optimize the Test code into framework standards with Gen AI Plugins such as Github copilot etc Unlock the Power of Generative AI and Advance Your Testing CareerAre you a Manual Tester, QA Engineer, or Automation Tester looking to stay ahead in today’s fast-paced testing landscape? This course is designed specifically for testers and QA professionals who want to harness the power of Generative AI to enhance productivity and expand their testing capabilities.What You’ll Learn in This Hands-On CourseGain clarity on AI vs Generative AI — understand the differences and key concepts.Explore popular Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT, Google Gemini, and DeepSeek.Master the art of Prompt Engineering — the foundation for getting accurate and relevant outputs from AI tools.Learn to generate Test Plans, Test Cases, Test Data, and Bug Reports within seconds using Generative AI.Discover how to apply AI in Selenium Automation, API Testing, and Database Testing.Use GitHub Copilot to accelerate coding, fix bugs faster, and effortlessly generate documentation.Why This Course is Essential for TestersThe future of software testing is increasingly AI-powered — from writing test scripts to generating test data, performing exploratory testing, and optimizing SQL queries.

Generative AI can assist testers at every stage of the testing lifecycle. Whether you are a Manual Tester aiming to boost your efficiency or an Automation Engineer looking to streamline scripting, this course equips you with practical AI skills to future-proof your career.What You’ll ReceiveStep-by-step demonstrations for setting up ChatGPT, Google Gemini, and DeepSeek.Real-world examples showing AI applications in Manual Testing, Automation, API Testing, and Database Testing.Hands-on exercises and tailored prompts to practice using AI for testing tasks.Expert tips to save time, reduce errors, and improve test coverage using AI.Guidance on using GitHub Copilot to accelerate and enhance automation work.Who Should EnrollThis course is ideal for:

Manual Testers and QA EngineersAutomation Testers (Selenium, API, Database Testers)Test Leads and Test ManagersAnyone interested in understanding how AI is transforming the testing domainPrerequisitesBasic knowledge of manual testing, automation testing, and SQL is recommended — no prior AI experience is required.Future-proof your QA career by mastering Generative AI tools and techniques.

Enroll now and stay ahead!Course CurriculumChapter 1:

Introduction to AI and Generative AIUnderstanding Artificial Intelligence (AI) and real-world applicationsWhat is Generative AI? Real-world examplesDifferences between AI and Generative AIIntroduction to Large Language Models (LLMs)Why every QA professional should learn Generative AIOverview of popular Generative AI models (ChatGPT, Google Gemini, DeepSeek, and more)Chapter 2:

Exploring Large Language Models (LLMs)What exactly is an LLM?How Large Language Models workStep-by-step setup for ChatGPT, Google Gemini, and DeepSeekUnderstanding LLM features and techniques for effective interactionChapter 3:

Introduction to Prompt EngineeringWhat is a Prompt and why does Prompt Engineering matter?Key elements of a well-formed prompt:

InstructionContextInput DataOutput IndicatorEssential Prompt Engineering techniques:

Zero-shot PromptingOne-shot PromptingFew-shot PromptingChapter 4:

Quick Recap of Manual Testing FundamentalsKey manual testing concepts and terminologyChapter 5:

Applying Generative AI in Manual TestingInstantly generate comprehensive Test PlansAutomatically create Test Scenarios and Test CasesGenerate Test Data on demandUse AI to draft Bug Reports quicklyGenerate Test Execution Reports with minimal effortChapter 6:

Using Generative AI in Selenium AutomationAutomatically generate Selenium Test ScriptsDebug errors with AI-suggested solutionsAuto-generate XPath and CSS SelectorsGenerate test data for automation runsCreate documentation for test cases automaticallyGenerate Automation Reports using AIConvert code between languages and frameworksMigrate existing automation frameworks with AI assistanceOptimize XPath and locator strategies with AIUse AI to generate test data and integrate with APIsAdvanced prompt techniques for automation engineersChapter 7:

Applying Generative AI to API TestingGenerate API Payloads using AICreate POJO Classes from JSON responsesAutomatically generate JSON Schema from API responsesAdd assertions to API tests with AI-generated codeConvert data formats (JSON to CSV and vice versa)Build utility methods to read data from JSON, CSV, and XML files using AIChapter 8:

AI in SQL and Database TestingAI-powered SQL Query GenerationQuery optimization and performance tuningData integrity and validation checksVerify query accuracy using AISchema validation using AI-generated promptsEnsure data consistency during data migration tasks with AI assistanceChapter 9:

Mastering GitHub Copilot for Testers and Automation EngineersInstall and set up GitHub CopilotGenerate meaningful commit messages automaticallySummarize code changes with AI assistanceUse Copilot to suggest bug fixes and improvementsGenerate sample test data directly in your IDEAutomatically rewrite code to match desired styles or patternsUse Copilot to generate documentation for your test methodsChapter 10:

AI AgentsLimitations of LLM'sHow AI Agents overcome limitations of LLM'sLLMs Vs AI AgentsChapter 11:

Exploring testRigor (Generative AI Based Test Automation Tool)"Many more AI concepts are in the pipeline.

Stay tuned!"Take the next step in your QA career and become an AI-empowered tester. Enroll today and transform the way you test!

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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Matières

Computer Science