Curso de AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering
AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering explora cómo las herramientas de inteligencia artificial y los modelos de lenguaje grandes (LLMs) pueden mejorar la cobertura de pruebas, acelerar la creación de pruebas y optimizar los procesos de garantía de calidad.
Este entrenamiento en vivo, guiado por un instructor (en línea o presencial), está dirigido a profesionales de nivel intermedio en QA que desean automatizar y mejorar sus estrategias de prueba utilizando herramientas y prácticas impulsadas por IA.
Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:
- Generar pruebas unitarias, de integración y de interfaz de usuario usando herramientas y prompts de IA.
- Utilizar LLMs para la prueba exploratoria, descubrimiento de casos borde y análisis de regresión.
- Agrupar y priorizar fallos y anomalías de pruebas utilizando triage asistido por IA.
- Integrar la prueba basada en IA en las tuberías CI/CD para mejorar la confianza en el lanzamiento.
Formato del Curso
- Charlas interactivas y discusiones.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar.
Programa del Curso
Introducción a la IA en Software Testing
- Visión general de las capacidades de IA en pruebas y QA
- Tipos de herramientas de IA utilizadas en los flujos de trabajo modernos de prueba
- Ventajas y riesgos del ingeniería de calidad impulsada por IA
LLMs para la Generación de Casos de Prueba
- Ingeniería de prompts para generar pruebas unitarias y funcionales
- Creación de plantillas de prueba parametrizadas y orientadas a datos
- Conversión de historias de usuario y requisitos en scripts de prueba
IA en Pruebas Exploratorias y de Casos Extremos
- Identificación de ramas o condiciones no probadas utilizando IA
- Simulación de escenarios de uso raros o anormales
- Estrategias generativas basadas en riesgos
Pruebas Automatizadas de IU y Regresión
- Uso de herramientas de IA como Testim o mabl para la creación de pruebas de IU
- Mantención de pruebas de IU estables a través de selectores autoreparadores
- Análisis de impacto regresivo basado en IA después de cambios en el código
Análisis de Fallas y Optimización de Pruebas
- Agrupación de fallas de prueba utilizando modelos LLM o ML
- Reducción de ejecuciones flaky y fatiga de alertas
- Priorización de la ejecución de pruebas basada en insights históricos
Integración con el Flujo CI/CD
- Incorporación de generación de pruebas por IA en Jenkins, Actions de GitHub o CI de GitLab
- Validación de la calidad de las pruebas durante solicitudes de extracción (pull requests)
- Rolback automatizado y puertas inteligentes de prueba en los flujos
Tendencias Futuras y Uso Responsable de IA en QA
- Evaluación de la precisión y seguridad de las pruebas generadas por IA
- GOVERNANCE Goy registros de auditoría para procesos de prueba mejorados con IA
- Tendencias en plataformas AI-QA e inteligencia observacional
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Experiencia en pruebas de software, planeación de pruebas o automatización de QA
- Familiaridad con marcos de prueba como JUnit, PyTest o Selenium
- Comprensión básica de las tuberías CI/CD y entornos DevOps
Público Objetivo
- Ingenieros QA
- Ingenieros de Desarrollo de Software en Pruebas (SDETs)
- Prueba de software en entornos ágiles o DevOps
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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- Personalice GitHub Copilot para las necesidades específicas del proyecto y los flujos de trabajo del equipo.
- Aproveche las funciones avanzadas de Copilot para tareas de codificación complejas.
- Integre GitHub Copilot en canalizaciones de CI/CD y entornos colaborativos.
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- Leverage AI code completion in YAML files and GitHub Actions.
- Acelerar flujos de trabajo de prueba, implementación y automatización.
- Aplicar Copilot responsablemente con una comprensión de las limitaciones de la IA y las mejores prácticas.
Formato del Curso
- Charlas interactivas y discusiones.
- Varios ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
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- Comprenda las limitaciones y las consideraciones éticas del uso de herramientas de codificación impulsadas por IA.
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- Personaliza la configuración de Tabnine para una asistencia óptima.
- Comprenda cómo la IA de Tabnine aprende de su código para proporcionar mejores sugerencias.
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14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores de nivel avanzado y líderes de equipo que deseen dominar las funciones avanzadas de Tabnine.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Implemente Tabnine en proyectos de software complejos.
- Personalice y entrene los modelos de IA de Tabnine para casos de uso específicos.
- Integre Tabnine en los flujos de trabajo del equipo y en las canalizaciones de desarrollo.
- Mejore la calidad del código y acelere los ciclos de desarrollo utilizando la información de Tabnine.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprenda los conceptos básicos de la generación de código impulsada por IA.
- Instalar y configurar Tabnine en su entorno de desarrollo.
- Utilice Tabnine para completar código de manera eficiente y corregir errores.
- Cree y entrene modelos de IA personalizados con Tabnine para tareas especializadas.
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14 HorasEsta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Argentina (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores y científicos de datos de nivel intermedio Python que desean aumentar su productividad con la ayuda de Tabnine.
Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Instale y configure Tabnine en su entorno de desarrollo Python.
- Utilice las funciones de autocompletar de Tabnine para escribir código Python de manera más eficiente.
- Personaliza el comportamiento de Tabnine para que se adapte a su estilo de codificación y a las necesidades del proyecto.
- Comprenda cómo funciona el modelo de IA de Tabnine específicamente con el código Python.