Adding Value Consulting
AI+ Quality Assurance™ - eLearning (eksamen inkludert)
AI & Machine Learning
Software & Cloud

AI+ Quality Assurance™ - eLearning (eksamen inkludert)

5.950,00 NOK

  • 40 timer
eLæring

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

Hero

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

AI-utvikler

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.

Hero

Kursplan

  1. 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

  2. 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)

  3. 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

  4. 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

  5. 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

  6. 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

  7. 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

  8. Kontinuerlig testing med AI

    Leksjon 8

    • 8.1 Oversikt over kontinuerlig testing
    • 8.2 AI for regresjonstesting
    • 8.3 Brukstilfelle: Risikobasert kontinuerlig testing

  9. 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

  10. Avsluttende prosjekt

    Leksjon 10

AI-utvikler

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.

Start kurset nå

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!

Contact background

Trenger du en skreddersydd bedriftsintern opplæring eller gruppeopplæring?

Be om et bedriftsinternt opplæringsprogram som er skreddersydd spesielt for teamet ditt. Vi tilbyr fleksible tilpasningsmuligheter i tråd med forretningsmålene dine, samt konkurransedyktige gruppepriser for større team. Fyll ut skjemaet nedenfor, så utformer ekspertene våre innen bedriftsopplæring den perfekte løsningen for deg.