Dlaczego warto
Chcesz wykorzystać potencjał generatywnej sztucznej inteligencji w testowaniu oprogramowania i stać się specjalistą w tej dynamicznie rozwijającej się dziedzinie? To szkolenie dostarczy Ci zaawansowanej wiedzy i praktycznych umiejętności niezbędnych do efektywnego stosowania GenAI i dużych modeli językowych (LLM) w całym procesie testowania. Nauczysz się technik prompt engineeringu, zarządzania ryzykami AI oraz integracji infrastruktury LLM z procesami testowymi. Przygotujesz się do egzaminu i uzyskasz międzynarodowy certyfikat CT-GenAI.
Czego się nauczysz
- Rozumieć podstawowe koncepcje, możliwości i ograniczenia generatywnej AI w testowaniu.
- Stosować techniki prompt engineeringu do analizy testów, projektowania, automatyzacji i raportowania.
- Generować przypadki testowe, kryteria akceptacji i syntetyczne dane testowe przy użyciu AI.
- Identyfikować i mitygować ryzyka związane z AI, takie jak halucynacje, błędy rozumowania, stronniczość i naruszenia prywatności danych.
- Rozumieć działanie infrastruktury testowej opartej na LLM (RAG, LLMOps, agenci AI).
- Integrować rozwiązania GenAI ze środowiskami testowymi.
- Współtworzyć strategię i mapę drogową wdrożenia GenAI w testowaniu w organizacji.
Dla kogo
Szkolenie jest przeznaczone dla wszystkich zaangażowanych w wykorzystanie generatywnej AI w testowaniu oprogramowania: testerów, analityków testów, inżynierów automatyzacji testów, kierowników testów, testerów akceptacyjnych użytkownika oraz programistów. Odpowiednie także dla kierowników projektów, menedżerów jakości, menedżerów rozwoju oprogramowania, analityków biznesowych, dyrektorów IT i konsultantów zarządzania.
Wymagania wstępne
Certyfikat Certified Tester Foundation Level. Zalecana jest podstawowa znajomość API, JSON, HTTP i narzędzi CI/CD oraz praktyczne doświadczenie z systemami GenAI (chatboty, asystenci kodu, generatory obrazów).
Zakres szkolenia
Dzień 1: Fundamenty, Prompt Engineering i Ryzyka
Skupienie na zrozumieniu technologii, praktycznym tworzeniu zapytań oraz bezpieczeństwie.
- Blok 1: Wprowadzenie do GenAI w testowaniu oprogramowania
Podstawy GenAI i kluczowe pojęcia (LLM, tokeny, kontekst).
Główne zasady wykorzystania GenAI w procesach testowych. - Blok 2: Prompt Engineering w efektywnym testowaniu
Tworzenie skutecznych promptów (zapytań) dla testerów.
Zastosowanie zaawansowanych technik inżynierii promptów w praktyce.
Ewaluacja wyników generowanych przez AI i iteracyjne doskonalenie zapytań. - Blok 3: Zarządzanie ryzykiem GenAI w procesie testowym
Halucynacje, błędy w rozumowaniu i uprzedzenia (bias) modeli.
Prywatność danych i ryzyka związane z cyberbezpieczeństwem.
Dzień 2: Rozwiązania techniczne, LLMOps i Wdrożenie
Skupienie na architekturze, operacjonalizacji oraz strategii organizacyjnej.
- Blok 4: Regulacje i standardy (Dokończenie ryzyk)
Regulacje i standardy (Dokończenie ryzyk)
Regulacje dotyczące AI (np. AI Act), standardy i ramy dobrych praktyk.
Zużycie energii i wpływ GenAI na środowisko
- Blok 5: Rozwiązania oparte na LLM dla testowania
Podejścia architektoniczne w tworzeniu narzędzi testowych opartych na LLM (np. RAG).
Fine-tuning (dostrajanie modeli) i LLMOps: Operacjonalizacja rozwiązań AI w testach.
- Blok 6: Wdrażanie i integracja GenAI w organizacjach testowych
Mapa drogowa (Roadmap) adopcji GenAI w zespole QA.
Zarządzanie zmianą podczas wdrażania technologii generatywnych.
Cena promocyjna obowiązuje do 3 tyg. przed rozpoczęciem szkolenia
