KI im Softwaretest: Workflow-Optimierung und Modellvalidierung

Moderne Softwareentwicklung ist schneller als je zuvor. Um mit der Entwicklung Schritt zu halten, benötigen Qualitätssicherungsexperten mehr als herkömmliche Tools. Durch die Integration von künstlicher Intelligenz in Ihren Testprozess können Sie intelligenter arbeiten und gleichzeitig die Zuverlässigkeit komplexer, nicht deterministischer Softwarefunktionen sicherstellen. Dieser Kurs bietet Testern einen klaren Weg, KI sowohl als Produktivitätswerkzeug als auch als Verifikationsgegenstand zu nutzen.Sie erwerben die Fähigkeiten, um Ihre täglichen Testroutinen zu verbessern, und das Fachwissen, das zur Validierung des Verhaltens von KI-gestützten Systemen erforderlich ist. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Konzepte für KI und maschinelles Lernen, die für die Qualitätssicherung relevant sind. - Wenden Sie Prompt Engineering an, um umfassende Testfälle und klare Fehlerberichte zu erstellen. - Meisterstrategien zum Testen von Large Language Models (LLMs) und nicht-deterministischen Systemausgaben. - Implementieren Sie KI-gesteuerte Ansätze für die automatisierte Testwartung und die UI-Regressionserkennung. - Üben Sie Datenvalidierungstechniken, einschließlich der Überprüfung auf Verzerrungen und Halluzinationen in KI-Antworten. - Erkunden Sie moderne Validierungsmuster für Retrieval-Augmented Generation (RAG) -Systeme. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und Kerndefinitionen, bevor Sie die praktische Anwendung von KI-Tools im Test-Lifecycle erlernen und fortgeschrittene Methoden zur Verifizierung von KI als Produkt erlernen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger im Software-Testing und manuelle QA-Profis, die ihr Skillset modernisieren möchten.Keine Vorkenntnisse mit künstlicher Intelligenz oder Programmierung sind erforderlich. Bauen Sie noch heute Ihr Fachwissen für die Zukunft der Qualitätssicherung auf.