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Duración 21 horas
Temario del curso
Introducción a la IA para QA
- ¿Qué es la inteligencia artificial?
- Aprendizaje automático vs. aprendizaje profundo vs. sistemas basados en reglas
- La evolución de la prueba de software con IA
- Principales beneficios y desafíos de la IA en QA
Primeros pasos con datos y ML para probadores
- Comprensión de datos estructurados vs. no estructurados
- Características, etiquetas y conjuntos de datos de entrenamiento
- Aprendizaje supervisado y no supervisado
- Introducción a la evaluación de modelos (precisión, exactitud, recuperación, etc.)
- Conjuntos de datos de QA del mundo real
Casos de uso de la IA en QA
- Generación de casos de prueba potenciada por IA
- Predicción de defectos utilizando ML
- Priorización de pruebas y pruebas basadas en riesgo
- Pruebas visuales con visión por computador
- Análisis de registros y detección de anomalías
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP) para guiones de prueba
Herramientas de IA para QA
- Resumen de plataformas de QA habilitadas con IA
- Uso de bibliotecas de código abierto (p. ej., Python, Scikit-learn, TensorFlow, Keras) para prototipos de QA
- Introducción a los LLM en la automatización de pruebas
- Construcción de un modelo de IA sencillo para predecir fallos en pruebas
Integración de la IA en los flujos de trabajo de QA
- Evaluación de la preparación para IA de sus procesos de QA
- Integración continua e IA: cómo incorporar inteligencia en las pipelines CI/CD
- Diseño de suites de pruebas inteligentes
- Gestión del deriva de modelos de IA y ciclos de readaptación
- Consideraciones éticas en la prueba potenciada por IA
Laboratorios prácticos y proyecto final
- Laboratorio 1: Automatización de la generación de casos de prueba utilizando IA
- Laboratorio 2: Construcción de un modelo de predicción de defectos utilizando datos históricos de pruebas
- Laboratorio 3: Uso de un LLM para revisar y optimizar guiones de prueba
- Proyecto final: Implementación de extremo a extremo de una pipeline de pruebas potenciada por IA
Requerimientos
Se espera que los participantes tengan:
- Más de 2 años de experiencia en roles de prueba de software/QA
- Familiaridad con herramientas de automatización de pruebas (p. ej., Selenium, JUnit, Cypress)
- Conocimientos básicos de programación (preferiblemente en Python o JavaScript)
- Experiencia con herramientas de control de versiones y CI/CD (p. ej., Git, Jenkins)
- No se requiere experiencia previa en IA/ML, aunque la curiosidad y la disposición a experimentar son esenciales
Reseñas (4)
Las posibilidades de Postman y su uso futuro.
Gordana Gacic - SEE Digital D.O.O.
Curso - API Testing with Postman
Traducción Automática
ejercicios prácticos, lo que facilita la retención de información
ashley bolen - Insurance Corporation of British Columbia
Curso - Test Automation with Selenium
Traducción Automática
Los ejercicios que vimos en el curso fueron bastante útiles y aplicables a mis actividades en el trabajo, se resolvieron las dudas y los ejemplos compartidos son bastante útiles.
jocelin salas - BANXICO
Curso - Test Automation with Selenium and Python
La forma en que se abordaron los temas técnicos de manera práctica, con ejemplos reales y una excelente actitud del instructor.
