שימוש בכלי AI לשיפור בדיקות תוכנה
מועד פתיחה: יוני 2025
מתכונת: 40 ש"א
מסלול ערב: מפגש שבועי
על המסלול
הכשרת מתכנתים ומומחי QA בשימוש בכלים ובטכנולוגיות של אינטליגנציה מלאכותית (AI) לשדרוג תהליכי הבדיקות. במהלך הקורס, המשתתפים ילמדו כיצד לשלב כלים מבוססי AI בתהליכי בדיקות תוכנה, ליצור ולנהל מקרים של בדיקה חכמה, לאוטומט את תהליכי הבדיקות, ולבצע ניתוח מתקדם של תוצאות ובאגים.
המטרה היא להקנות להם את הידע והכלים שיאפשרו להם לשפר את יעילות הבדיקות ולהפחית טעויות אנוש בעזרת אוטומציה חכמה
למי זה מתאים?
- מתכנתים ומומחי QA: שמתמקדים בשדרוג וייעול תהליכי הבדיקות בעזרת כלים של AI.
- אנשי פיתוח אוטומציה: המעוניינים להטמיע כלים חכמים לאוטומציה של תהליכי הבדיקות ובדיקת איכות.
- מניעי פרויקטים ומנהלי צוותי בדיקות: שמבקשים להטמיע טכנולוגיות AI בארגון ולשפר את תהליך בדיקות התוכנה הכולל.
- מעוניינים במעבר לעבודה חכמה יותר: עבור כל מי שמבקש לשדרג את השיטות המסורתיות של בדיקות בעזרת טכנולוגיות חדשניות ואוטומטיות.
מועד פתיחה:
יוני 2025
משך ההכשרה:
40 ש"א
מתכונת הקורס:
מפגש שבועי בשעות הערב
Follow a manual added link
סילבוס:
לחץ להורדה
תכני הקורס:
חלק 1: מבוא מורחב ל-AI בבדיקות תוכנה (10 שעות)
- סקירה מעמיקה של כלים לבדיקות מבוססות AI: סקירה, השוואה וניתוח יכולות.
- שילוב כלי AI עם כלים קיימים: מערכות לניהול בדיקות, מערכות לניהול באגים, סביבות פיתוח.
- שימוש ב-AI ליצירת דוחות וסיכומים: אוטומציה של יצירת דוחות בדיקה בהתבסס על ניתוח AI.
חלק 2: יצירת מקרי בדיקה חכמים (10 שעות)
- שימוש ב-NLP ליצירת מקרי בדיקה מדרישות: ניתוח סמנטי, זיהוי תרחישים, תרחישים חלופיים.
- שימוש ב-AI ליצירת מקרי בדיקה מתוך דוחות באגים: ניתוח מגמות, זיהוי דפוסים, מקרי בדיקות רגרסיה.
- שימוש ב-AI ליצירת מקרי בדיקה חקרניים: תרחישים לא צפויים, גילוי חריגות, זיהוי באגים סמויים.
- ניהול חכם של מקרי בדיקה: מעקב אחר ביצועים, מדידת כיסוי, ניתוח אפקטיביות.
חלק 3: אוטומציה חכמה של בדיקות (10 שעות)
- שימוש ב-AI לאוטומציה של בדיקות UI: זיהוי רכיבים, יצירת סקריפטים, הסתגלות לשינויים.
- שימוש ב-AI לאוטומציה של בדיקות API: יצירת בקשות, ניתוח תגובות, גילוי חריגות.
- שימוש ב-AI לאוטומציה של בדיקות ביצועים: ניתוח מדדים, זיהוי צווארי בקבוק, אופטימיזציה.
- שימוש ב-AI לאוטומציה של בדיקות אבטחה: זיהוי פגיעויות, ניתוח לוגים.
חלק 4: ניתוח מתקדם של תוצאות בדיקות ובאגים (10 שעות)
- שימוש ב-AI לניתוח תוצאות בדיקות: זיהוי מגמות, איתור חריגות, יצירת דוחות חכמים.
- שימוש ב-AI לזיהוי באגים: ניתוח לוגים, זיהוי דפוסים, שיוך באגים לרכיבים.
- שימוש ב-AI לניתוח שורש הבעיה: זיהוי סיבתי, הצעות לפתרונות, הערכת סיכונים.
פרויקט סיום: פיתוח פתרון מבוסס AI לניתוח תוצאות בדיקות וזיהוי באגים בהתבסס על דרישות ספציפיות.
היתרון המשמעותי והערך המוסף
- שדרוג תהליכי הבדיקות: כלים מבוססי AI מאפשרים שיפור משמעותי בניהול וביצוע בדיקות תוכנה, בזיהוי תקלות ובשיפור האיכות של המוצר.
- הפחתת טעויות אנוש: אוטומציה חכמה של תהליכי בדיקה מבטיחה צמצום טעויות אנוש ומגבירה את הדיוק.
- העלאת יעילות הבדיקות: שילוב AI בתהליך הבדיקה מאפשר לזהות בעיות ולבצע בדיקות בצורה מהירה יותר ואפקטיבית יותר.
- תוצאות חכמות יותר: יצירת דוחות ובחינה של התוצאות בצורה מתקדמת וממוקדת יותר בעזרת ניתוח נתונים חכם.
- שיפור המהירות וההיקף של הבדיקות: בעזרת כלי AI, ניתן להרחיב את תחום הבדיקות, לזהות תקלות בצורה מהירה ויעילה, ולבצע בדיקות שיכולות לכסות סצנריוים שונים שלא היו נתפסים בשיטות המסורתיות.
- יתרון תחרותי בשוק העבודה: ידע וניסיון בשימוש ב-AI לבדיקות תוכנה מהווים יתרון משמעותי בקריירה של אנשי QA ומתכנתים, ומגדילים את אפשרויות התעסוקה וההתקדמות המקצועית
מוכנים להתחיל את המסע המקצועי שלכם?
הקורס הבא מתחיל ביוני 2025, ומספר המקומות מוגבל.