Adding Value Consulting
AI+ Quality Assurance™ - eLearning (inklusive examen)
AI & Machine Learning
Software & Cloud

AI+ Quality Assurance™ - eLearning (inklusive examen)

5.450,00 SEK

  • 40 hours
eLearning

AI+ Quality Assurance-certifieringen ger dig färdigheter och kunskaper för att integrera AI i QA-praxis, vilket ökar innovation och testeffektivitet. Under programmet kommer du att utforska hur AI omvandlar traditionella QA-processer, inklusive testplanering, genomförande, defektprediktion och prestandatestning. Du kommer att bygga en stabil grund i AI, maskininlärning, djupinlärning och naturlig språkbehandling, och lära dig att tillämpa dessa teknologier i olika QA-scenarier. Praktiska övningar och fallstudier från verkliga situationer hjälper dig att utveckla praktiska färdigheter i att automatisera testfall, förutsäga defekter och använda AI-drivna QA-tekniker.

Nyckelfunktioner

Språk

Kurs och material på engelska

Nivå

Mellannivå (Kategori: AI+ Teknisk)

1 års plattformsåtkomst

och Virtuellt praktiskt laboratorium ingår

40 timmar av videolektioner & multimedia

Rekommendation om 50 timmars studietid

Material

Video, PDF-material, ljudböcker, poddsändningar, frågesporter och bedömningar.

Examen

Onlineövervakat prov med en gratis omtentamen

Certifikat

Intyg om genomförande ingår. Giltigt i 1 år

Verktyg du kommer att bemästra

TensorFlow, SHAP, Amazon S3, AWS SageMaker

Hero

Om kursen

AI-drivet kvalitetssäkring:

  • Förbättra testeffektivitet, noggrannhet och skalbarhet med AI-drivna metoder.
  • Praktisk övning: Skaffa praktisk erfarenhet med avancerade verktyg och tekniker för AI-testning.
  • Intelligent automatisering: Optimera feldetektering och prestandatestning genom smart automatisering.
  • Karriärutveckling: Förbättra din QA-kompetens med ett heltäckande, branschinriktat förberedelsepaket.

Deltagarna kommer även att engagera sig i övningar som visar hur AI kan optimera QA-arbetsflöden, förbättra beslutsfattande och öka den övergripande testeffektiviteten. Certifieringen inkluderar ett avslutande projekt där du kommer att designa och implementera en AI-driven QA-lösning, och tillämpa kunskaperna som erhållits under kursen. Vid avslutningen kommer du att vara förberedd för att integrera AI i QA-processer, vilket ökar både testhastighet och noggrannhet samtidigt som det förbättrar den organisatoriska prestandan.


Varför denna certifiering är viktig

Använd AI för att förutse projektets risker. Utnyttja AI och maskininlärning för att automatisera tester, förutse defekter och förbättra prestanda och justera

AI-utvecklare

Lärandemål

I slutet av denna kurs kommer du att kunna:

Grundläggande QA

Lär dig grundläggande QA-principer, testmetoder, verktyg och processer för att bibehålla mjukvarukvalitet.

Manuell testning

Utveckla färdigheter i att skapa och exekvera testfall, samt rapportera defekter för att verifiera att mjukvaran uppfyller kraven.

Automatiserad testning

Skaffa kompetens med automatiseringsverktyg såsom Selenium, Appium och TestNG för att förbättra testhastigheten och noggrannheten.

Prestandatestning

Bemästra verktyg som JMeter och LoadRunner för att bedöma mjukvarans prestanda under olika förhållanden.

Kurstidslinje

Hero

  1. Introduktion till kvalitetssäkring och AI

    Lektion 1

    • 1.1 Introduktion till kvalitetssäkring (QA) och AI
    • 1.2 Introduktion till AI inom kvalitetssäkring
    • 1.3 QA-mått och nyckeltal
    • 1.4 Användning av data i QA

  2. Grundläggande om AI, ML och djupinlärning

    Lektion 2

    • 2.1 AI-grunder
    • 2.2 Grundläggande maskininlärning
    • 2.3 Översikt av djupinlärning
    • 2.4 Introduktion till stora språkmodeller (LLMs)

  3. Testautomation med AI

    Lektion 3

    • 3.1 Grundläggande om testautomatisering
    • 3.2 AI-drivna testfallsframställning
    • 3.3 Verktyg för AI-testautomatisering
    • 3.4 Integration i CI/CD-pipelines

  4. AI för förutsägelse och förebyggande av defekter

    Lektion 4

    • 4.1 Tekniker för defektprediktion
    • 4.2 Förebyggande kvalitetssäkringspraxis
    • 4.3 AI för riskbaserad testning
    • 4.4 Fallstudie: Defektreducering med AI

  5. NLP för QA

    Lektion 5

    • 5.1 Grundläggande om NLP
    • 5.2 NLP i QA
    • 5.3 LLM för QA
    • 5.4 Fallstudie: Användning av NLP för felsortering

  6. AI för prestandatestning

    Lektion 6

    • 6.1 Grundläggande prestandatestning
    • 6.2 AI i prestandatestning
    • 6.3 Visualisering av prestandamått
    • 6.4 Fallstudie: AI i prestandatestning av en molnapp

  7. AI inom utforskande och säkerhetstestning

    Lektion 7

    • 7.1 Utforskande testning med AI
    • 7.2 AI inom säkerhetstestning
    • 7.3 Fallstudie: Förbättring av säkerhetstestning med AI

  8. Kontinuerlig testning med AI

    Lektion 8

    • 8.1 Översikt av kontinuerlig testning
    • 8.2 AI för regressionstestning
    • 8.3 Användningsfall: Riskbaserad kontinuerlig testning

  9. Avancerade QA-tekniker med AI

    Lektion 9

    • 9.1 AI för prediktiv analys inom QA
    • 9.2 AI för särskilda fall
    • 9.3 Framtida trender inom AI + QA

  10. Examensarbete

    Lektion 10

AI-utvecklare

Vem bör anmäla sig till det här programmet?

QA-professionella: Strävar efter att uppgradera teststrategier med hjälp av AI-drivna verktyg och metoder.

Mjukvarutestare: Strävar efter att förbättra felfinnandet och automatisera testflöden.

Utvecklare: Intresserad av att integrera AI i mjukvaruutvecklingsprocessen för förbättrad testeffektivitet.

Dataforskare: Vill tillämpa AI och maskininlärningstekniker på kvalitetssäkring av mjukvara.

Teknikchefer: Strävar efter att hålla sig uppdaterade med branschtrender och leda team i AI-drivna QA-metoder.

Starta kursen nu

Industritillväxt

Drivande datadriven innovation över sektorer

  • Marknadstillväxt: Den globala marknaden för AI-aktiverat testning beräknas växa från 856,7 miljoner USD år 2024 till 3 824,0 miljoner USD år 2032, med en årlig tillväxttakt på 20,9 % (Källa: Fortune Business Insights).
  • Kontinuerlig leverans: Användningen av kontinuerlig leverans driver fram AI-drivna tester för snabbare och högkvalitativa mjukvarusläpp.
  • AI-drivna tester: Defektprediktion och riskbaserade tester blir standard, vilket förbättrar noggrannheten och minskar manuell ansträngning.
  • Automatiseringsbehov: Framväxande AI-teknologier ökar behovet av AI-baserad testautomatisering, vilket förbättrar hastigheten och kvaliteten på programvaruleveranser.
  • Organisatorisk investering: Företag investerar kraftigt i AI-drivna QA-verktyg för att innovera, minska kostnader och säkerställa överlägsen mjukvaruprestanda.

Mer information

Förkunskapskrav

  • Programmeringsfärdigheter: Grundläggande kunskaper i Python och viss erfarenhet av programvarutestning.
  • Grundläggande kvalitetssäkring: Förståelse för kärnprinciper och praxis inom QA.
  • AI-grunder: Kännedom om koncept inom maskininlärning är användbart men inte nödvändigt.

Provuppgifter

  • Varaktighet: 90 minuter
  • Godkänd: 70% (35/50)
  • Format: 50 flervalsfrågor/flervalsfrågor med flera svar
  • Leveransmetod: Online via övervakad examinationssystem (flexibel schemaläggning)
  • Språk: Svenska

Licensiering och ackreditering

Denna kurs erbjuds av AVC enligt Partnerprogramavtalet och uppfyller kraven i Licensavtalet.

Aktiepolicy

AVC tillhandahåller inte boende på grund av en funktionsnedsättning eller medicinskt tillstånd hos några studenter. Kandidater uppmuntras att kontakta AVC för vägledning och stöd under hela anpassningsprocessen.


Vanliga frågor

Behöver du en företagslösning eller integration av LMS?

Hittade du inte kursen eller programmet som skulle passa för ditt företag? Behöver du LMS-integration? Skriv till oss! Vi löser det!