AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering - Plan Szkolenia
AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering explores how artificial intelligence tools and large language models (LLMs) can improve test coverage, speed up test creation, and enhance quality assurance processes.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level QA professionals who wish to automate and enhance their testing strategies using AI-driven tools and practices.
By the end of this training, participants will be able to:
- Generate unit, integration, and UI tests using AI tools and prompts.
- Use LLMs for exploratory testing, edge-case discovery, and regression analysis.
- Cluster and prioritize test failures and anomalies using AI-assisted triage.
- Integrate AI-based testing into CI/CD pipelines to improve release confidence.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Plan Szkolenia
Introduction to AI in Software Testing
- Overview of AI capabilities in testing and QA
- Types of AI tools used in modern test workflows
- Benefits and risks of AI-driven quality engineering
LLMs for Test Case Generation
- Prompt engineering for generating unit and functional tests
- Creating parameterized and data-driven test templates
- Converting user stories and requirements into test scripts
AI in Exploratory and Edge Case Testing
- Identifying untested branches or conditions using AI
- Simulating rare or abnormal usage scenarios
- Risk-based test generation strategies
Automated UI and Regression Testing
- Using AI tools like Testim or mabl for UI test creation
- Maintaining stable UI tests through self-healing selectors
- AI-based regression impact analysis after code changes
Failure Analysis and Test Optimization
- Clustering test failures using LLM or ML models
- Reducing flaky test runs and alert fatigue
- Prioritizing test execution based on historical insights
CI/CD Pipeline Integration
- Embedding AI test generation in Jenkins, GitHub Actions, or GitLab CI
- Validating test quality during pull requests
- Automation rollbacks and smart test gating in pipelines
Future Trends and Responsible Use of AI in QA
- Evaluating the accuracy and safety of AI-generated tests
- Governance and audit trails for AI-enhanced test processes
- Trends in AI-QA platforms and intelligent observability
Summary and Next Steps
Wymagania
- Experience in software testing, test planning, or QA automation
- Familiarity with testing frameworks such as JUnit, PyTest, or Selenium
- Basic understanding of CI/CD pipelines and DevOps environments
Audience
- QA engineers
- Software Development Engineers in Test (SDETs)
- Software testers working in agile or DevOps settings
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering - Plan Szkolenia - Booking
AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering - Plan Szkolenia - Enquiry
AI-Augmented Test Generation and Quality Engineering - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
Advanced GitHub Copilot
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych uczestników, którzy chcą dostosować GitHub Copilot do projektów zespołowych, wykorzystać jego zaawansowane funkcje i płynnie zintegrować go z potokami CI/CD w celu zwiększenia współpracy i produktywności.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Dostosować GitHub Copilot do konkretnych potrzeb projektu i przepływów pracy zespołu.
- Wykorzystać zaawansowane funkcje Copilot do złożonych zadań kodowania.
- Zintegrować GitHub Copilot z potokami CI/CD i środowiskami współpracy.
- Optymalizacja współpracy zespołowej przy użyciu narzędzi opartych na sztucznej inteligencji.
- Skuteczne zarządzanie ustawieniami i uprawnieniami Copilot oraz rozwiązywanie problemów z nimi.
Introduction to AI Coding Assistants
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących uczestników, którzy chcą zrozumieć asystentów kodowania AI, ich możliwości, sposób, w jaki mogą usprawnić proces rozwoju oraz kwestie etyczne związane z ich użyciem.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć cel i możliwości asystentów kodowania AI.
- Zidentyfikować różne narzędzia asystentów kodowania AI i ich funkcje.
- Wykorzystywać asystentów kodowania AI do podstawowych zadań kodowania.
- Omówić podstawowe kwestie etyczne i odpowiedzialne wykorzystanie sztucznej inteligencji w rozwoju.
AI Coding Assistants: Enhancing Developer Productivity
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level software developers who wish to integrate AI coding assistants into their development workflow.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the role and capabilities of AI coding assistants in software development.
- Utilize various AI coding assistant tools to automate routine coding tasks.
- Integrate AI coding assistants into their software development lifecycle.
- Enhance their productivity and focus on more complex and creative programming tasks.
- Address ethical considerations and responsible use of AI in software development.
GitHub Copilot for DevOps Automation and Productivity
14 godzinGitHub Copilot jest asystentem kodowania wspomaganym przez sztuczną inteligencję, który pomaga automatyzować zadania rozwojowe, w tym DevOps operacje takie jak pisanie konfiguracji YAML, GitHub Actions i skryptów wdrażania.
To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie początkującego do średniozaawansowanego, którzy chcą użyć GitHub Copilot do usprawniania DevOps zadań, poprawy automatyzacji i zwiększenia wydajności.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Używać GitHub Copilot do pomocy w skryptowaniu powłoki, konfiguracji i ciągach CI/CD.
- Wykorzystywać uzupełnianie kodu AI w plikach YAML i GitHub Actions.
- Przyspieszać procesy testowania, wdrażania i automatyzacji.
- Stosować Copilot odpowiedzialnie z zrozumieniem ograniczeń i najlepszych praktyk sztucznej inteligencji.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Wiele ćwiczeń i praktyk.
- Ręczne wdrażanie w żywym środowisku laboratoryjnym.
Opcje dostosowania kursu
- Aby zapytać o dostosowane szkolenie na ten kurs, skontaktuj się z nami, aby to załatwić.
GitHub Copilot for Developers
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących do średnio zaawansowanych developerów, którzy chcą nauczyć się wykorzystywania możliwości GitHub Copilota w środowisku programistycznym.
Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć możliwości i korzyści płynące z GitHub Copilota.
- Skonfigurować i zintegrować Copilota w procesie programistycznym.
- Zrozumieć zaawansowane funkcje Copilota i poznać najlepsze praktyki w efektywnym używaniu Copilota.
GitHub Copilot in Team Environments: Collaboration Best Practices
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych uczestników, którzy chcą zoptymalizować przepływ pracy w zespole, ulepszyć wspólne praktyki kodowania i skutecznie zarządzać wykorzystaniem Copilot w środowiskach wielu programistów.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować GitHub Copilot dla środowisk zespołowych.
- Wykorzystać Copilot do ulepszenia praktyk wspólnego kodowania.
- Optymalizować przepływy pracy w zespole przy użyciu funkcji Copilot.
- Zarządzanie integracją Copilot w projektach złożonych z wielu deweloperów.
- Utrzymuj spójną jakość i standardy kodu w różnych zespołach.
- Wykorzystaj zaawansowane funkcje Copilot do potrzeb specyficznych dla zespołu.
- Połączenie Copilot z innymi narzędziami do współpracy w celu zwiększenia wydajności.
GitHub Copilot for Debugging and Code Review
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych inżynierów QA, programistów i liderów zespołów, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot do bardziej wydajnego debugowania, poprawy jakości kodu i usprawnionego przeglądu kodu.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować GitHub Copilot do celów debugowania i przeglądu kodu.
- Używać Copilot do skutecznego identyfikowania i rozwiązywania błędów.
- Poprawić jakość kodu dzięki sugestiom wspomaganym przez sztuczną inteligencję.
- Usprawnienie procesów przeglądu kodu dzięki możliwościom Copilot.
- Efektywnie współpracować przy użyciu Copilot w środowiskach zespołowych.
GitHub Copilot for Front-End Development
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów front-end, którzy chcą używać GitHub Copilot do automatyzacji powtarzalnych zadań kodowania, poprawy projektowania UI/UX i usprawnienia przepływów pracy front-end.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować GitHub Copilot dla projektów rozwoju front-end.
- Wykorzystać Copilot do wydajnego generowania kodu HTML, CSS i JavaScript.
- Usprawnienie procesów projektowania UI/UX przy użyciu sugestii kodu generowanych przez sztuczną inteligencję.
- Usprawnij front-endowe przepływy pracy dzięki praktycznym strategiom integracji Copilot.
- Rozwiązywanie problemów i debugowanie kodu front-end z pomocą Copilot.
GitHub Copilot for Python Developers
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych programistów Python, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot do zadań specyficznych dla Python, debugowania i wdrażania przepływów pracy uczenia maszynowego.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować i skonfigurować GitHub Copilot do Python rozwoju.
- Wykorzystać Copilot do napisania wydajnego Python kodu.
- Debugować Python aplikacje za pomocą sugestii generowanych przez sztuczną inteligencję.
- Automatyzacja powtarzalnych zadań kodowania i poprawa wydajności przepływu pracy.
- Wykorzystaj Copilot do wdrażania projektów uczenia maszynowego w Python.
Intermediate GitHub Copilot
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych uczestników, którzy chcą wykorzystać GitHub Copilot do obsługi zaawansowanych przypadków użycia kodowania, poprawy wydajności i integracji Copilot z ich przepływami pracy.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zoptymalizować wykorzystanie GitHub Copilot do zaawansowanych zadań kodowania.
- Pisać bardziej wydajny, wolny od błędów i łatwy w utrzymaniu kod z sugestiami Copilot.
- Zintegrować GitHub Copilot z preferowanymi IDE i przepływami pracy.
- Wykorzystanie Copilot do debugowania i refaktoryzacji kodu.
- Zrozumienie ograniczeń i etycznych aspektów korzystania z narzędzi do kodowania opartych na sztucznej inteligencji.
Introduction to GitHub Copilot
7 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących programistów, którzy chcą zrozumieć możliwości GitHub Copilot, skonfigurować go i skutecznie wykorzystać w celu zwiększenia ich doświadczenia w kodowaniu.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć, czym jest GitHub Copilot i jak działa.
- Skonfigurować GitHub Copilot z obsługiwanym edytorem kodu.
- Używać GitHub Copilot do szybszego pisania, refaktoryzacji i debugowania kodu.
- Wykorzystaj Copilot do zbadania technik i rozwiązań kodowania.
- Zastosuj najlepsze praktyki integracji GitHub Copilot z codziennymi przepływami pracy.
Tabnine for Beginners
14 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących programistów, którzy chcą zwiększyć swoją wydajność kodowania za pomocą Tabnine.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zainstalować i skonfigurować Tabnine w preferowanym IDE.
- Wykorzystać funkcje autouzupełniania Tabnine, aby przyspieszyć kodowanie.
- Dostosować ustawienia Tabnine w celu uzyskania optymalnej pomocy.
- Zrozumieć, w jaki sposób sztuczna inteligencja Tabnine uczy się na podstawie ich kodu, aby zapewnić lepsze sugestie.
Tabnine for Advanced Developers
14 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych programistów i liderów zespołów, którzy chcą opanować zaawansowane funkcje Tabnine.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Wdrożyć Tabnine w złożonych projektach oprogramowania.
- Dostosowywać i szkolić modele AI Tabnine do konkretnych przypadków użycia.
- Zintegrować Tabnine z przepływami pracy zespołu i potokami rozwoju.
- Poprawić jakość kodu i przyspieszyć cykle rozwoju, korzystając ze spostrzeżeń Tabnine.
Tabnine: Code Smarter with AI
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, od nowicjuszy po ekspertów, którzy chcą wykorzystać sztuczną inteligencję do generowania kodu za pomocą Tabnine.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć podstawy generowania kodu opartego na sztucznej inteligencji.
- Zainstalować i skonfigurować Tabnine w swoim środowisku programistycznym.
- Wykorzystać Tabnine do wydajnego uzupełniania kodu i korekcji błędów.
- Tworzyć i szkolić niestandardowe modele AI za pomocą Tabnine do specjalistycznych zadań.
Tabnine for Python Developers
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych Python programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą zwiększyć swoją produktywność za pomocą Tabnine.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zainstalować i skonfigurować Tabnine w swoim Python środowisku programistycznym.
- Korzystać z funkcji autouzupełniania Tabnine, aby wydajniej pisać Python kod.
- Dostosować zachowanie Tabnine do swojego stylu kodowania i potrzeb projektu.
- Zrozumieć, w jaki sposób model sztucznej inteligencji Tabnine działa w szczególności z kodem Python.