AI+ Quality Assurance™ - eLearning (Prüfung inbegriffen)
448,00 EUR
- 40 hours
Die AI+ Quality Assurance-Zertifizierung vermittelt Ihnen die Fähigkeiten und das Wissen, um KI in QA-Praktiken zu integrieren, wodurch Innovation und Testeffizienz gesteigert werden. Im Verlauf des Programms werden Sie erkunden, wie KI traditionelle QA-Prozesse transformiert, einschließlich Testplanung, Ausführung, Fehlerprognose und Leistungstests. Sie werden eine solide Grundlage in KI, maschinellem Lernen, tiefem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung aufbauen und lernen, diese Technologien in verschiedenen QA-Szenarien anzuwenden. Praktische Übungen und Fallstudien aus der realen Welt helfen Ihnen, praktische Fähigkeiten in der Automatisierung von Testfällen, der Vorhersage von Fehlern und der Nutzung von KI-gestützten QA-Techniken zu entwickeln.
Hauptmerkmale
Sprache
Kurs und Material auf Englisch
Niveau
Mittleres Niveau (Kategorie: KI+ Technik)
1 Jahr Plattformzugang
und Virtual Hands-on Lab inbegriffen
40 Stunden Videounterricht & Multimedia
Empfehlung von 50 Stunden Lernzeit
Material
Video, PDF-Material, Audio-eBook, Podcasts, Quizze und Bewertungen.
Prüfung
Online-überwachtes Examen mit einer kostenlosen Wiederholungsprüfung
Zertifikat
Zertifikat über die Teilnahme inbegriffen. Gültig für 1 Jahr
Werkzeuge, die Sie meistern werden
TensorFlow, SHAP, Amazon S3, AWS SageMaker
Über den Kurs
KI-gestützte Qualitätssicherung:
- Steigern Sie die Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit von Tests durch den Einsatz von KI-gesteuerten Methoden.
- Praktische Übung: Sammeln Sie praktische Erfahrung mit fortgeschrittenen KI-Testwerkzeugen und -techniken.
- Intelligente Automatisierung: Optimieren Sie die Fehlererkennung und Leistungstests durch intelligente Automatisierung.
- Karriereförderung: Steigern Sie Ihre QA-Kompetenz mit einem umfassenden, auf die Branche ausgerichteten Prüfungsvorbereitungspaket.
Die Teilnehmer werden auch an Übungen teilnehmen, die demonstrieren, wie KI QA-Abläufe optimieren, die Entscheidungsfindung verbessern und die gesamte Testeffizienz steigern kann. Die Zertifizierung umfasst ein Abschlussprojekt, bei dem Sie eine KI-gesteuerte QA-Lösung entwerfen und implementieren, wobei Sie das im Kurs erlangte Wissen anwenden. Nach Abschluss des Kurses werden Sie darauf vorbereitet sein, KI in QA-Prozesse zu integrieren, wodurch sowohl die Testgeschwindigkeit als auch die Genauigkeit erhöht und die Leistung der Organisation gesteigert wird.
Warum diese Zertifizierung wichtig ist
Nutzen Sie KI, um Projektrisiken vorherzusagen und KI sowie maschinelles Lernen einzusetzen, um das Testen zu automatisieren, Fehler vorherzusagen und die Leistung zu verbessern
Lernergebnisse
Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:
Grundlagen der Qualitätssicherung
Erlernen Sie wesentliche QA-Prinzipien, Testmethoden, Werkzeuge und Prozesse, um die Softwarequalität zu gewährleisten.
Manuelles Testen
Fähigkeiten in der Erstellung und Ausführung von Testfällen entwickeln sowie im Melden von Fehlern, um zu überprüfen, ob die Software den Anforderungen entspricht.
Automatisiertes Testen
Erlangen Sie Kompetenz im Umgang mit Automatisierungstools wie Selenium, Appium und TestNG, um die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Tests zu verbessern.
Leistungstests
Beherrschen Sie Werkzeuge wie JMeter und LoadRunner, um die Softwareleistung unter verschiedenen Bedingungen zu bewerten.
Kurszeitplan
Einführung in Qualitätssicherung und KI
Lektion 1
- 1.1 Einführung in die Qualitätssicherung (QA) und KI
- 1.2 Einführung in KI im Bereich QA
- 1.3 QA-Metriken und KPIs
- 1.4 Verwendung von Daten in der Qualitätssicherung
Grundlagen der KI, ML und des Deep Learnings
Lektion 2
- 2.1 Grundlagen der KI
- 2.2 Grundlagen des maschinellen Lernens
- 2.3 Überblick über tiefgehendes Lernen
- 2.4 Einführung in große Sprachmodelle (LLMs)
Testautomatisierung mit KI
Lektion 3
- 3.1 Grundlagen der Testautomatisierung
- 3.2 KI-gesteuerte Testfallerstellung
- 3.3 Werkzeuge für die KI-Testautomatisierung
- 3.4 Integration into CI/CD Pipelines
KI zur Vorhersage und Verhütung von Defekten
Lektion 4
- 4.1 Techniken zur Fehlerprognose
- 4.2 Präventive QA-Praktiken
- 4.3 KI für risikobasiertes Testen
- 4.4 Fallstudie: Fehlerreduzierung mit KI
NLP für QA
Lektion 5
- 5.1 Grundlagen der NLP
- 5.2 NLP in QA
- 5.3 LLMs für QA
- 5.4 Fallstudie: Einsatz von NLP für das Bug-Triaging
KI für Leistungstests
Lektion 6
- 6.1 Grundlagen des Leistungstests
- 6.2 KI in der Leistungstestung
- 6.3 Visualisierung von Leistungskennzahlen
- 6.4 Fallstudie: KI in der Leistungsprüfung einer Cloud-Anwendung
KI in explorativen und Sicherheitstests
Lektion 7
- 7.1 Exploratives Testen mit KI
- 7.2 KI in der Sicherheitstestung
- 7.3 Fallstudie: Verbesserung von Sicherheitstests durch KI
Kontinuierliches Testen mit KI
Lektion 8
- 8.1 Übersicht zum kontinuierlichen Testen
- 8.2 KI für Regressionstests
- 8.3 Anwendungsfall: Risikobasiertes kontinuierliches Testen
Fortgeschrittene QA-Techniken mit KI
Lektion 9
- 9.1 KI für prädiktive Analytik in der Qualitätssicherung
- 9.2 KI für Randfälle
- 9.3 Zukünftige Trends in KI + QA
Abschlussprojekt
Lektion 10
Wer sollte sich für dieses Programm einschreiben?
QA-Profis: Ziel ist es, Teststrategien mit Hilfe von KI-gestützten Werkzeugen und Methoden zu verbessern.
Softwaretester: Streben danach, die Fehlererkennung zu verbessern und Testabläufe zu automatisieren.
Entwickler: Interessiert daran, KI in den Softwareentwicklungsprozess zu integrieren, um die Effizienz der Tests zu verbessern.
Datenwissenschaftler: Streben danach, KI und maschinelles Lernen auf die Qualitätssicherung von Software anzuwenden.
Technologie-Manager: Streben danach, mit Branchentrends Schritt zu halten und Teams in KI-gesteuerten QA-Praktiken zu führen.
Industriewachstum
Datengesteuerte Innovationen in verschiedenen Sektoren vorantreiben
- Marktwachstum: Es wird prognostiziert, dass der weltweite Markt für KI-gestützte Tests von 856,7 Millionen USD im Jahr 2024 auf 3,824 Milliarden USD im Jahr 2032 anwachsen wird, mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 20,9% (Quelle: Fortune Business Insights).
- Kontinuierliche Bereitstellung: Die Übernahme kontinuierlicher Bereitstellung treibt KI-gesteuertes Testen voran für schnellere Softwareveröffentlichungen von höherer Qualität.
- KI-gestütztes Testen: Fehlerprognose und risikobasiertes Testen werden zum Standard, verbessern die Genauigkeit und reduzieren den manuellen Aufwand.
- Automatisierungsbedarf: Fortschrittliche KI-Technologien erhöhen die Notwendigkeit für KI-basierte Testautomatisierung, um die Geschwindigkeit und Qualität der Softwarebereitstellung zu verbessern.
- Organisatorische Investition: Unternehmen investieren stark in KI-gesteuerte QA-Werkzeuge, um zu innovieren, Kosten zu senken und eine überlegene Softwareleistung zu gewährleisten.
Weitere Details
Voraussetzungen
- Programmierkenntnisse: Grundkenntnisse in Python und etwas Erfahrung mit Softwaretests.
- Grundlagen der Qualitätssicherung: Verständnis der grundlegenden QA-Prinzipien und -Praktiken.
- Grundlagen der KI: Kenntnisse in den Konzepten des maschinellen Lernens sind hilfreich, aber nicht notwendig.
Prüfungsdetails
- Dauer: 90 Minuten
- Bestanden: 70% (35/50)
- Format: 50 Multiple-Choice-/Mehrfachantwort-Fragen
- Liefermethode: Online über eine überwachte Prüfungsplattform (flexible Terminplanung)
- Sprache: Deutsch
Lizenzierung und Akkreditierung
Dieser Kurs wird von AVC gemäß der Partnerprogramm-Vereinbarung angeboten und entspricht den Anforderungen der Lizenzvereinbarung.
Gleichstellungspolitik
AVC bietet keine Unterbringung aufgrund einer Behinderung oder eines medizinischen Zustands von Studierenden an. Bewerber werden ermutigt, sich an AVC zu wenden, um während des Unterbringungsprozesses Anleitung und Unterstützung zu erhalten.
Häufig gestellte Fragen
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