AI+ Quality Assurance™ - eLearning (eksamen inkludert)
5.950,00 NOK
- 40 hours
AI+ Quality Assurance-sertifiseringen utstyrer deg med ferdighetene og kunnskapen som trengs for å integrere AI i QA-praksiser, noe som øker innovasjon og effektivitet i testingen. Gjennom hele programmet vil du utforske hvordan AI transformerer tradisjonelle QA-prosesser, inkludert testplanlegging, utførelse, feilprediksjon og ytelsestesting. Du vil bygge en solid grunnmur i AI, maskinlæring, dyp læring og naturlig språkbehandling, og lære å anvende disse teknologiene i ulike QA-scenarioer. Praktiske øvelser og case-studier fra den virkelige verden vil hjelpe deg med å utvikle praktiske ferdigheter i automatisering av testtilfeller, prediksjon av feil og bruk av AI-drevne QA-teknikker.
Nøkkelfunksjoner
Språk
Kurs og materiell på engelsk
Nivå
Mellomnivå (Kategori: AI+ Teknisk)
1 års plattformtilgang
og Virtuelt Praktisk Lab inkludert
40 timer med videoleksjoner & multimedia
Anbefaling om 50 timers studietid
Materiale
Video, PDF-materiell, lydbok, podkaster, quizer og vurderinger.
Eksamen
Nettbasert overvåket eksamen med én gratis ny sjanse
Sertifikat
Sertifisering av gjennomføring inkludert. Gyldig i 1 år
Verktøy du vil mestre
TensorFlow, SHAP, Amazon S3, AWS SageMaker
Om kurset
AI-drevet kvalitetssikring:
- Forbedre testeffektivitet, nøyaktighet og skalerbarhet ved bruk av AI-drevne metoder.
- Praktisk trening: Få praktisk erfaring med avanserte verktøy og teknikker for testing av AI.
- Intelligent automatisering: Optimaliser feildeteksjon og ytelsestesting gjennom smart automatisering.
- Karrierefremming: Øk din QA-kompetanse med en komplett, bransjefokusert eksamensforberedelsespakke.
Deltakerne vil også delta i øvelser som demonstrerer hvordan AI kan optimalisere QA-arbeidsflyter, forbedre beslutningstaking og øke den generelle testeffektiviteten. Sertifiseringen inkluderer et avsluttende prosjekt der du vil designe og implementere en AI-drevet QA-løsning, og anvende kunnskapen oppnådd gjennom kurset. Ved fullføring vil du være forberedt på å integrere AI i QA-prosesser, noe som øker både testhastighet og nøyaktighet, samtidig som det forbedrer organisasjonens ytelse.
Hvorfor denne sertifiseringen er viktig
Bruk AI til å forutse prosjektrisikoer. Utnytt AI og maskinlæring for å automatisere testing, forutsi feil og forbedre ytelsen og justere
Læringsutbytte
Ved slutten av dette kurset vil du være i stand til å:
Grunnleggende om QA
Lær essensielle prinsipper for kvalitetssikring, testmetodikker, verktøy og prosesser for å opprettholde programvarekvalitet.
Manuell testing
Utvikle ferdigheter i å lage og utføre testtilfeller, samt rapportere feil for å verifisere at programvaren møter kravene.
Automatisert testing
Oppnå ferdigheter med automatiseringsverktøy som Selenium, Appium og TestNG for å forbedre hastigheten og nøyaktigheten av testingen.
Ytelsestesting
Bli ekspert på verktøy som JMeter og LoadRunner for å vurdere programvarens ytelse under forskjellige forhold.
Kursplan
Introduksjon til kvalitetssikring og AI
Leksjon 1
- 1.1 Innføring i kvalitetssikring (QA) og AI
- 1.2 Innføring i AI i QA
- 1.3 QA-metrikker og KPI-er
- 1.4 Bruk av data i QA
Grunnleggende om AI, ML og dyp læring
Leksjon 2
- 2.1 Grunnleggende om AI
- 2.2 Grunnleggende om maskinlæring
- 2.3 Oversikt over dyp læring
- 2.4 Innføring i store språkmodeller (LLMs)
Testautomatisering med AI
Leksjon 3
- 3.1 Grunnleggende om testautomatisering
- 3.2 AI-drevet generering av testtilfeller
- 3.3 Verktøy for automatisert AI-testing
- 3.4 Integrasjon i CI/CD-pipelines
AI for feilprediksjon og -forebygging
Leksjon 4
- 4.1 Teknikker for feilprediksjon
- 4.2 Forebyggende QA-praksiser
- 4.3 AI for risikobasert testing
- 4.4 Case Study: Defektreduksjon med AI
NLP for QA
Leksjon 5
- 5.1 Grunnleggende om NLP
- 5.2 NLP i QA
- 5.3 LLM-er for QA
- 5.4 Case Study: Bruk av NLP for feilsortering
AI for ytelsestesting
Leksjon 6
- 6.1 Grunnleggende om ytelsestesting
- 6.2 AI i ytelsestesting
- 6.3 Visualisering av ytelsesmålinger
- 6.4 Case Study: AI i ytelsestesting av en skyapplikasjon
AI i utforskende og sikkerhetstesting
Leksjon 7
- 7.1 Utforskende testing med AI
- 7.2 AI i sikkerhetstesting
- 7.3 Kasusstudie: Forbedring av sikkerhetstesting med AI
Kontinuerlig testing med AI
Leksjon 8
- 8.1 Oversikt over kontinuerlig testing
- 8.2 AI for regresjonstesting
- 8.3 Brukstilfelle: Risikobasert kontinuerlig testing
Avanserte QA-teknikker med AI
Leksjon 9
- 9.1 AI for prediktiv analyse i QA
- 9.2 AI for spesialtilfeller
- 9.3 Fremtidige trender innen AI + QA
Avsluttende prosjekt
Leksjon 10
Hvem bør melde seg på dette programmet?
QA-profesjonelle: Sikter mot å oppgradere teststrategier ved bruk av AI-drevne verktøy og metoder.
Programvaretestere: Ønsker å forbedre feiloppdagelse og automatisere testarbeidsflyter.
Utviklere: Interessert i å integrere AI i programvareutviklingsprosessen for økt testeffektivitet.
Dataforskere: Ønsker å anvende AI og maskinlæringsteknikker for kvalitetssikring av programvare.
Teknologiledere: Søker å holde seg oppdatert på bransjetrender og lede team i AI-drevne QA-praksiser.
Industrivekst
Fremme datadrevet innovasjon på tvers av sektorer
- Markedsvekst: Det globale markedet for AI-drevet testing er forventet å vokse fra USD 856,7 millioner i 2024 til USD 3 824,0 millioner innen 2032, med en årlig vekstrate på 20,9 % (Kilde: Fortune Business Insights).
- Kontinuerlig leveranse: Adopsjon av kontinuerlig leveranse driver AI-drevet testing for raskere utgivelser av programvare med høyere kvalitet.
- AI-drevet testing: Feilprediksjon og risikobasert testing blir standard, noe som forbedrer nøyaktigheten og reduserer manuelt arbeid.
- Etterspørsel etter automatisering: Fremvoksende AI-teknologier øker behovet for AI-basert testautomatisering, noe som forbedrer hastigheten og kvaliteten på programvareleveranser.
- Organisatorisk investering: Bedrifter investerer tungt i AI-drevne QA-verktøy for å innovere, kutte kostnader og sikre overlegen programvareytelse.
Flere detaljer
Forutsetninger
- Programmeringsferdigheter: Grunnleggende kunnskap om Python og noe erfaring med programvaretesting.
- Grunnleggende om kvalitetssikring: Forståelse av grunnleggende QA-prinsipper og -praksiser.
- Grunnleggende om AI: Kjennskap til maskinlæringskonsepter er nyttig, men ikke nødvendig.
Eksamensdetaljer
- Varighet: 90 minutter
- Bestått: 70 % (35/50)
- Format: 50 flervalgsspørsmål med flere svaralternativer
- Leveringsmetode: Online via overvåket eksamensplattform (fleksibel planlegging)
- Språk: Norsk
Lisensiering og akkreditering
Dette kurset tilbys av AVC i henhold til Partnerprogramavtalen og er i samsvar med kravene i lisensavtalen.
Egenkapitalpolitikk
AVC tilbyr ikke tilrettelegging på grunn av en funksjonshemming eller medisinsk tilstand hos noen studenter. Kandidater oppfordres til å kontakte AVC for veiledning og støtte gjennom tilretteleggingsprosessen.
Ofte stilte spørsmål
Trenger du bedriftsløsning eller LMS-integrasjon?
Fant du ikke kurset eller programmet som ville være passende for din bedrift? Trenger du LMS-integrasjon? Ta kontakt med oss! Vi er agile og løser alt!