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課程簡介

AI 驅動測試工程的基礎

  • 現代測試挑戰與 AI 的角色
  • 生成式測試的原則與術語
  • 用於自動化測試創建的機器學習模型

將需求與程式碼轉化為 AI 生成的測試

  • 從需求和用戶故事中提取意圖
  • 使用語言模型生成結構化的測試用例
  • 確保 AI 生成測試的確定性與可重現性

自動單元測試生成

  • 從程式碼上下文產生單元測試
  • 生成輸入排列組合與邊界案例
  • 將生成的測試整合至常見的單元測試框架

AI 輔助的整合與端到端測試創建

  • 將系統行為映射到測試流程
  • 使用 AI 驅動分析建立整合路徑
  • 平衡人工監督與自動生成

覆蓋率預測與風險建模

  • 使用 ML 模型識別未充分測試的程式碼區域
  • 根據歷史失敗預測高風險區域
  • 利用覆蓋率和風險預測優先排序測試

在 CI/CD 中應用基於 AI 的測試智能

  • 將 AI 分析步驟嵌入管線
  • 根據風險評分觸發動態測試選擇
  • 建立反饋迴圈以持續改進預測

驗證、治理與品質保證

  • 評估 AI 生成測試的可靠性
  • 管理偏差並避免虛假陽性結果
  • 建立生產環境使用的保護措施

在團隊間擴展 AI 驅動測試生成

  • QA 與 DevOps 組織的採用策略
  • 標準化工作流與文檔
  • 利用指標和洞察推動持續改進

總結與下一步行動

最低要求

  • 理解軟體測試方法論
  • 具備自動化測試框架的經驗
  • 熟悉程式設計概念與 CI/CD 管線

目標受眾

  • QA 工程師
  • SDETs
  • 負責測試的 DevOps 團隊
 14 小時

課程分類