ISTQB Minősített tesztelő – Tesztelés generatív mesterséges intelligenciával (CT-GenAI)

ISTQB Minősített tesztelő – Tesztelés generatív mesterséges intelligenciával (CT-GenAI) kiterjeszti az alapszintet, és strukturált és gyakorlatias keretet biztosít a tesztelési és minőségbiztosítási mérnöki szakembereknek, hogy megértsék, hogyan, mikor és miért kell használni a nagy nyelvi modelleket (LLM) és más generatív mesterséges intelligencia technikákat a tesztelési folyamat során.

A kurzus a generatív mesterséges intelligencia alapjait és gyakorlati alkalmazását is lefedi olyan tevékenységekben, mint a követelményelemzés, a teszttervezés, az automatizálás, a jelentéskészítés és a folyamatos fejlesztés. A résztvevők megtanulják, hogyan alkalmazzák a gyors tervezést valós tesztelési környezetben, és hogyan integrálják felelősségteljesen a GenAI képességeit, kezelve az olyan kockázatokat, mint az elfogultság, a biztonsági problémák, az adatvédelem és a környezeti hatások.

Kinek szól?

Szoftvertesztelők és UAT-tesztelők
Tesztelemzők és tesztautomatizálási mérnökök
Tesztmenedzserek és minőségbiztosítási menedzserek
A tesztelésben részt vevő szoftverfejlesztők
Projektmenedzserek és szoftverfejlesztési menedzserek
Üzleti elemzők
IT igazgatók és tanácsadók, akik alapos ismereteket szeretnének kapni a GenAI tesztelésben való használatáról

Mit fogsz tanulni?

A generatív mesterséges intelligencia alapvető fogalmai, képességei és korlátai
Hogyan használjuk az LLM-eket a tesztelési folyamat különböző szakaszaiban?
Hatékony, gyors mérnöki technikák szoftverteszteléshez
Hogyan értékeljük és javítsuk a mesterséges intelligencia által generált eredményeket?
A GenAI használatával kapcsolatos kockázatok azonosítása és enyhítése
Módszerek az LLM-alapú megoldások integrálására a tesztelési szervezetekbe
Hogyan járulhatunk hozzá a GenAI adaptációs stratégiájának és ütemtervének meghatározásához

Előfeltételek:

A CT-GenAI vizsga letételéhez kötelező a tanúsítvány megszerzése:

ISTQB® Certified Tester Foundation Level (CTFL)

Gyakorlati szoftvertesztelési tapasztalat és a minőségbiztosítási folyamatok alapvető ismerete ajánlott.

Tanfolyam órarendje:

A tananyag angol nyelvű. A tanítás román nyelven folyik.

1. Bevezetés a generatív mesterséges intelligenciába szoftvertesztelésben

· Generatív mesterséges intelligencia alapjai és lényeges fogalmak

· A hagyományos mesterséges intelligencia, a gépi tanulás, a mélytanulás és a generatív mesterséges intelligencia közötti különbségek

· LLM modellek (nagy nyelvi modellek) alapjai

MI-modellek típusai: Alapmodellek, Utasításalapú modellek és Érvelési modellek

· Multimodális modellek és tesztelésben való felhasználásuk

· A generatív mesterséges intelligencia szoftvertesztelési folyamatokban való alkalmazásának alapelvei

· Az LLM-ek tesztelési tevékenységeire vonatkozó képességei

· Chatbotok és mesterséges intelligencia alkalmazások használata szoftvertesztelésben

2. Gyors mérnöki munka a hatékony szoftvertesztelésért

· Hatékony utasítások strukturálása és kidolgozása

· Alapvető ösztönzési technikák tesztelési tevékenységekhez

· Különbségek a rendszerprompt és a felhasználói prompt között

· Követelmények és tesztforgatókönyvek elemzése mesterséges intelligencia segítségével

· Tesztesetek generálása és implementálása Generatív AI segítségével

· Regressziós tesztelés automatizálása mesterséges intelligencia támogatással

· Tesztelési folyamatok monitorozása és irányítása mesterséges intelligencia segítségével

· A megfelelő ösztönzési technikák kiválasztása különböző helyzetekben

· Mesterséges intelligencia által generált eredmények értékelése

· A generatív mesterséges intelligencia segítségével kapott eredmények validálására szolgáló metrikák

· Iteratív technikák a promptok finomítására és optimalizálására

3. A generatív mesterséges intelligenciával kapcsolatos kockázatok kezelése a szoftvertesztelésben

· Hallucinációk, érvelési hibák és torzítások a mesterséges intelligencia modellekben

· Problémák azonosítása az LLM-ek által generált eredményekben

· Hallucinációk csökkentésére és az eredmények következetességének javítására szolgáló technikák

· Adatbiztonsági és adatvédelmi kockázatok

· A tesztelési folyamatokban a mesterséges intelligencia használatával kapcsolatos sebezhetőségek

· Adatvédelmi és fokozott biztonságstratégiák

· Az energiafogyasztás és a mesterséges intelligencia használatának hatása a környezetre

· A mesterséges intelligenciára vonatkozó szabályozások, szabványok és bevált gyakorlatok

4. LLM-alapú tesztelési infrastruktúra

· MI-alapú tesztelési infrastruktúrák architektúrái

· Az LLM-alapú infrastruktúrák alapvető alkotóelemei és koncepciói

· Bevezetés a visszakereséssel kiterjesztett generációba (RAG)

· A mesterséges intelligencia ágenseinek szerepe a tesztelési folyamatok automatizálásában

· A tesztelésben használt AI-modellek finomhangolása

· Bevezetés az LLMOps-ba az AI-modellek telepítéséhez és kezeléséhez

5. Generatív mesterséges intelligencia bevezetése tesztelési szervezetekben

· Stratégiák a generatív mesterséges intelligencia szoftvertesztelésben való alkalmazására

· A mesterséges intelligencia (árnyék-MI) ellenőrizetlen használatának kockázatai

A mesterséges intelligencia tesztelési stratégiájának alapvető elemei

· LLM és SLM modellek kiválasztása tesztelési tevékenységekhez

· A generatív mesterséges intelligencia szervezetekben történő bevezetésének szakaszai

· Változásmenedzsment a mesterséges intelligencia adaptációjának kontextusában

· A mesterséges intelligencia által támogatott teszteléshez szükséges készségek és ismeretek

· Mesterséges intelligencia képességeinek fejlesztése tesztelőcsapatokban

· A tesztelési folyamatok fejlődése mesterséges intelligenciával támogatott szervezetekben

Javasoljuk, hogy folytassa:

Minősítési programok

A vizsga felépítése

Kérdések száma: 40
Minimum sikeres teljesítési pontszám: 30 pont (65%)
Pontok száma összesen: 46
A vizsga időtartama: 60 perc
- +25% plusz idő a nem anyanyelvű jelöltek számára

GYIK tanfolyam ISTQB Minősített tesztelő – Tesztelés generatív mesterséges intelligenciával (CT-GenAI)

Hogyan járul hozzá a tanúsítás ISTQB A CT-GenAI növeli a tesztelési folyamatok megtérülését?

A tanúsítás lehetővé teszi a mesterséges intelligencia generatív modelljeinek hatékony használatát a tesztesetek és szintetikus adatok létrehozásának automatizálására, jelentősen csökkentve a működési költségeket és a tesztelés végrehajtási idejét.

Hogyan csökkenti ez a képzés a vállalatok szoftverszállítási költségeit?

A mesterséges intelligencia tesztelési ciklusba való integrálásával a csapatok felgyorsíthatják az elemzési, végrehajtási és jelentéskészítési folyamatokat, csökkentve a manuális erőforrások szükségességét és lerövidítve a piacra jutási időt.

Milyen konkrét pénzügyi előnyöket érhetnek el a vállalatok a GenAI tesztelésben való alkalmazásával?

A szervezetek csökkenthetik a termelési hibákat, optimalizálhatják a minőségbiztosítási erőforrásokat és növelhetik a csapatok termelékenységét, közvetlen megtakarításokat generálva és javítva a szállítmányok minőségét.

Hogyan támogatja a kurzus a szervezet digitális átalakulását és mesterséges intelligencia stratégiáját?

A képzés készségeket biztosít a mesterséges intelligencia tesztelési infrastruktúrába való integrálásához és egy skálázható GenAI adaptációs stratégia kidolgozásához, az üzleti célokkal összhangban.

Milyen hatással van a minőségbiztosítási csapatok termelékenységére a tanúsítás után?

A csapatok képesek lesznek automatikusan teszttermékeket generálni és optimalizálni a meglévő folyamatokat, jelentősen növelve a kimenetet a költségek arányos növekedése nélkül.

Milyen mértékben járul hozzá a tanúsítás a piaci versenyelőnyhöz?

Azok a vállalatok, amelyek korán bevezetik a mesterséges intelligenciát a tesztelésben, gyorsabban és hatékonyabban tudnak teljesíteni, vezető szerepet töltve be az innováció és a szoftverminőség terén.

Mi a képzés becsült megtérülési ideje (ROI)?

A csökkentett tesztelési költségeknek és a megnövekedett hatékonyságnak köszönhetően a befektetésarányos megtérülés gyorsan elérhető, különösen az intenzív minőségbiztosítási folyamatokkal és gyakori projektekkel rendelkező szervezeteknél.

Mi a képzés becsült megtérülési ideje (ROI)?

Hogyan támogatja a kurzus a minőségbiztosítási műveletek skálázását nagyvállalatoknál?

Az LLM-ek és az intelligens automatizálás használatával a vállalatok lineáris csapatnövekedés nélkül skálázhatják a tesztelési folyamatokat, hosszú távon optimalizálva a költségeket.

Miért érdemes a vállalatoknak most befektetniük az ilyen típusú tanúsításba?

A generatív mesterséges intelligencia újraértelmezi a tesztelés szabványait, és a belső készségek hiánya a jövőben a versenyképesség elvesztéséhez és magasabb költségekhez vezethet.

Miért jelenik meg ez az oldal?

Ez az oldal a következő keresések miatt jelent meg: ct genai, istqb Tanúsított tesztelői tesztelés generatív mesterséges intelligenciával (CT Genai), tesztelés generatív mesterséges intelligenciával.