Terima kasih telah mengirimkan pertanyaan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Terima kasih telah mengirimkan pemesanan Anda! Salah satu anggota tim kami akan segera menghubungi Anda.
Kerangka Materi
Pengantar AI dalam Otomasi QA
- Peran AI dalam pengujian perangkat lunak modern
- Perbandingan antara strategi QA tradisional dan yang dipenuhi oleh AI
- Ringkasan dari alat pengujian berbasis AI (Testim, mabl, Functionize)
Membuat Uji dengan AI
- Pembuatan uji berdasarkan model dan UI
- Menggunakan Testim atau platform serupa untuk menghasilkan alur otomatis
- Evaluasi tujuan pengujian, stabilitas, dan keterulangan
Analisis Regresi dan Prioritas Pengujian
- Pemilihan dan pemangkasan uji berbasis dampak
- Jalur pengujian yang menyadari perubahan untuk repositori besar
- Prioritas AI didasarkan pada risiko dan frekuensi
Integrasi dengan Pipelines CI/CD
- Menghubungkan uji otomatis ke Jenkins, GitHub Actions, atau GitLab CI
- Kualitas otomatis dan siklus umpan balik pengujian
- Memicu uji pada permintaan tarik dan acara pembaruan
Prediksi Defect dan Deteksi Anomaly
- Menganalisis data pengujian untuk memprediksi area kegagalan yang mungkin
- Mengelompokkan dan mengkategorikan anomali menggunakan teknik ML
- Umpan balik kepada pengembang dengan wawasan hasil AI
Memelihara dan Skalabilitas Uji Berbasis AI
- Mengatasi pergeseran uji dan perubahan UI
- Kontrol versi dan manajemen konfigurasi pengujian
- Skalabilitas ke lingkungan QA berbasis enterprise
Studi Kasus dan Aplikasi Nyata
- Implementasi perusahaan dari pipa AI QA
- Best practices untuk adopsi tim dan peluncuran
- Pelajaran yang dipelajari: sukses, kegagalan, dan penyetelan
Ringkasan dan Langkah Selanjutnya
Persyaratan
- Pengalaman dengan pengujian perangkat lunak atau alur kerja QA
- Kenalan dengan pipa CI/CD dan praktik DevOps
- Pemahaman dasar tentang alat atau kerangka kerja uji otomatisasi
Audience
- Lead QA dan insinyur otomasi tes
- Profesional DevOps dan SREs
- Pengujian Agile dan manajer kualitas
14 Jam