ISTQB Certified Tester – Testing with Generative AI (CT-GenAI)

ISTQB Certified Tester – Testing with Generative AI (CT-GenAI) extinde nivelul Foundation și oferă profesioniștilor din testare și quality engineering un cadru structurat și practic pentru a înțelege cum, când și de ce să utilizeze Large Language Models (LLMs) și alte tehnici de Generative AI pe întregul proces de testare.

Cursul acoperă atât fundamentele Generative AI, cât și utilizarea practică în activități precum analiza cerințelor, proiectarea testelor, automatizare, raportare și îmbunătățire continuă. Participanții învață să aplice prompt engineering în contexte reale de testare și să integreze responsabil capabilitățile GenAI, gestionând riscuri precum biasul, problemele de securitate, confidențialitatea datelor și impactul asupra mediului.

Cui i se adresează?

Testeri software și testeri UAT
Test Analysts și Test Automation Engineers
Test Managers și Quality Managers
Software Developers implicați în testare
Project Managers și Software Development Managers
Business Analysts
IT Directors și consultanți care doresc o înțelegere solidă a utilizării GenAI în testare

Ce vei învăța?

Conceptele fundamentale, capabilitățile și limitările Generative AI
Cum să utilizezi LLM-uri în diferite etape ale procesului de testare
Tehnici eficiente de prompt engineering pentru testare software
Cum să evaluezi și să îmbunătățești rezultatele generate de AI
Identificarea și mitigarea riscurilor asociate utilizării GenAI
Modalități de integrare a soluțiilor bazate pe LLM în organizațiile de testare
Cum să contribui la definirea unei strategii și a unui roadmap de adoptare GenAI

Cerințe preliminare:

Pentru susținerea examenului CT-GenAI este obligatorie certificarea:

ISTQB® Certified Tester Foundation Level (CTFL)

Este recomandată experiență practică în testarea software și o înțelegere de bază a proceselor de quality assurance.

Agenda cursului:

Materialele de curs sunt în limba Engleză. Predarea se face în limba Română.

1. Introducere în Generative AI pentru testarea software

· Fundamentele Generative AI și concepte esențiale

· Diferențele dintre AI tradițional, Machine Learning, Deep Learning și Generative AI

· Bazele modelelor LLM (Large Language Models)

· Tipuri de modele AI: Foundation Models, Instruction-Tuned Models și Reasoning Models

· Modele multimodale și utilizarea acestora în testare

· Principii de utilizare a Generative AI în procesele de testare software

· Capabilitățile LLM-urilor pentru activitățile de testare

· Utilizarea chatbot-urilor și a aplicațiilor AI în testarea software

2. Prompt Engineering pentru testare software eficientă

· Structura și construirea prompturilor eficiente

· Tehnici esențiale de prompting pentru activități de testare

· Diferențe între System Prompt și User Prompt

· Analiza cerințelor și a scenariilor de testare cu ajutorul AI

· Generarea și implementarea cazurilor de test utilizând Generative AI

· Automatizarea testării de regresie cu suport AI

· Monitorizarea și controlul proceselor de testare folosind AI

· Alegerea tehnicilor potrivite de prompting pentru diferite scenarii

· Evaluarea rezultatelor generate de AI

· Metrici pentru validarea rezultatelor obținute prin Generative AI

· Tehnici iterative pentru rafinarea și optimizarea prompturilor

3. Gestionarea riscurilor asociate Generative AI în testarea software

· Halucinații, erori de raționament și bias-uri în modelele AI

· Identificarea problemelor în rezultatele generate de LLM-uri

· Tehnici pentru reducerea halucinațiilor și îmbunătățirea consistenței rezultatelor

· Riscuri privind securitatea și confidențialitatea datelor

· Vulnerabilități asociate utilizării AI în procesele de testare

· Strategii pentru protecția datelor și creșterea securității

· Impactul consumului energetic și al utilizării AI asupra mediului

· Reglementări, standarde și bune practici relevante pentru AI

4. Infrastructură de testare bazată pe LLM-uri

· Arhitecturi pentru infrastructuri de testare bazate pe AI

· Componente și concepte esențiale ale infrastructurilor LLM-powered

· Introducere în Retrieval-Augmented Generation (RAG)

· Rolul agenților AI în automatizarea proceselor de testare

· Fine-Tuning pentru modele AI utilizate în testare

· Introducere în LLMOps pentru implementarea și administrarea modelelor AI

5. Implementarea Generative AI în organizațiile de testare

· Strategii pentru adoptarea Generative AI în testarea software

· Riscurile utilizării necontrolate a AI (Shadow AI)

· Elemente esențiale ale unei strategii AI pentru testare

· Selectarea modelelor LLM și SLM pentru activități de testare

· Etapele implementării Generative AI în organizații

· Managementul schimbării în contextul adoptării AI

· Competențe și cunoștințe necesare pentru testarea asistată de AI

· Dezvoltarea capabilităților AI în echipele de testare

· Evoluția proceselor de testare în organizațiile AI-enabled

Recomandăm să continui cu:

Programe de certificare

Structura examenului

Număr întrebări: 40
Scor minim de promovare: 30 puncte (65%)
Număr total puncte: 46
Durata examenului: 60 minute
- +25% timp suplimentar pentru candidații non-nativi

FAQ curs ISTQB Certified Tester – Testing with Generative AI (CT-GenAI)

Cum contribuie certificarea ISTQB CT-GenAI la creșterea ROI-ului în procesele de testare?

Certificarea permite utilizarea eficientă a modelelor generative AI pentru automatizarea creării de test case-uri și date sintetice, reducând semnificativ costurile operaționale și timpul de execuție al testării.

În ce mod acest training reduce costurile de livrare software pentru companii?

Prin integrarea AI în întreg ciclul de testare, echipele pot accelera procesele de analiză, execuție și raportare, diminuând nevoia de resurse manuale și scurtând time-to-market.

Ce beneficii financiare concrete pot obține companiile prin adoptarea GenAI în testing?

Organizațiile pot reduce defectele în producție, pot optimiza resursele QA și pot crește productivitatea echipelor, generând economii directe și îmbunătățind calitatea livrabilelor.

Cum susține cursul transformarea digitală și strategia AI a organizației?

Trainingul oferă competențe pentru integrarea AI în infrastructura de testare și dezvoltarea unei strategii scalabile de adoptare GenAI, aliniată cu obiectivele de business.

Care este impactul asupra productivității echipelor QA după certificare?

Echipele devin capabile să genereze automat artefacte de testare și să optimizeze procesele existente, crescând semnificativ output-ul fără creșterea proporțională a costurilor.

În ce măsură certificarea contribuie la avantaj competitiv pe piață?

Companiile care adoptă AI în testing devreme pot livra mai rapid și mai eficient, poziționându-se ca lideri în inovare și calitate software.

Care este perioada estimată de recuperare a investiției (ROI) pentru acest training?

Datorită reducerii costurilor de testare și creșterii eficienței, ROI-ul poate fi obținut rapid, în special în organizațiile cu procese QA intensive și proiecte frecvente.

Care este perioada estimată de recuperare a investiției (ROI) pentru acest training?

Datorită reducerii costurilor de testare și creșterii eficienței, ROI-ul poate fi obținut rapid, în special în organizațiile cu procese QA intensive și proiecte frecvente.

Cum sprijină cursul scalarea operațiunilor QA în companiile mari?

Prin utilizarea LLM-urilor și a automatizării inteligente, companiile pot scala procesele de testare fără creșterea liniară a echipelor, optimizând costurile pe termen lung.

De ce ar trebui companiile să investească acum în acest tip de certificare?

Generative AI redefinește standardele în testare, iar lipsa competențelor interne poate duce la pierderea competitivității și la costuri mai mari în viitor.

De ce îmi este afișată această pagină?

Această pagină este returnată datorită căutărilor tale ce includ termeni precum: ct genai, istqb certified tester testing with generative ai ct genai, testing with generative ai.